causalidad y correlación


REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL
“SIMÓN RODRÍGUEZ”
NÚCLEO CARICUAO
CURSO: ESTADISTICA II






UNIDAD V
CONTRASTE DE HIPOTESIS





participante
C.I
Noel Bermudez
24.663.325





facilitadora:
Lizbeth Rivero



Caracas, 19 de Agosto de 2013

INDICE
Introducción…………………………………………………..
3
Problemas de relación oindependencia…………………
1.1
Diagrama de dispersión…………………………………….
1.2
Coeficiente de correlación lineal de Pearson…………….
1.3
Producto-momento de Pearson…………………………..
1.4
El rango de valores del coeficiente de Pearson
1.5
Causalidad y correlación
1.6
Correlación por rango de Spearman
1.7
Correlación biseral puntual
1.8
La noción sobre la correlación parcial o múltiple
1.9
Conclusión11
Referencias bibliográficas
12











INTRODUCCIÓN

Dentro de la inferencia estadística, un contraste de hipótesis es un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población. Fue iniciada por Ronald Fisher y fundamentada posteriormente por Jerzy Neyman y Karl Pearson. En estetrabajo no se mensiona a Ronald Fisher ni a Jerzy Neyman dado que este lo que se quiere mostrar son las diferencias, dependencia y relación entre las teorías de Pearson y Spearman ya que él  Formuló la teoría de que la inteligencia se compone de un factor general y otros específicos. También se presentan diferentes formulas para el cálculo y demostración de diferentes tipos de hipótesis de lascuales Spearman y Pearson tenían similitud dado a que La interpretación de coeficiente de Spearman es igual que la del coeficiente de correlación de Pearson. Oscila entre -1 y +1, indicándonos asociaciones negativas o positivas respectivamente para la comprobación de sus hipótesis .










1.1. Problemas de relación o independencia:
Cuando no se da ningún tipo de relación entre 2variables o atributos diremos que son independientes
Dos variables X e Y, son independientes entre sí, cuando una de ellas no influye en la distribución de la otra condicionada por el valor que adopte la primera. Por el contrario existirá dependencia cuando los valores de una distribución condicionan a los de la otra.
Ejemplo: Dada dos variables estadísticas X e Y, la condición necesaria ysuficiente para que sean independientes es de:
1ª) Si X es independiente de Y, las distribuciones condicionadas de X/Y son idénticas a la distribución marginal de X
2ª) Si X es independiente de Y, Y es independiente de X
3ª) Si X e Y son 2 variables estadísticamente independientes, su covarianza es cero. La recíproca de esta propiedad no es cierta, es decir, la covarianza de 2variables puede tomar valor cero, y no ser independientes.
1.2. Diagrama de dispersión
Un diagrama de dispersión es un tipo de diagrama matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos. Los datos se muestran como un conjunto de puntos, cada uno con el valor de una variable que determina la posición en el eje horizontal y elvalor de la otra variable determinado por la posición en el eje vertical. Ejemplo:

1.3. Coeficiente de correlación lineal de Pearson
En estadística, el coeficiente de correlación de Pearson es una medida de la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables. De maneramenos formal, podemos definir el coeficiente de correlación de Pearson como un índice que puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas.
Fórmula para calcular:







1.4. Producto-momento de Pearson
Indica que el coeficiente de correlación X, Y entre dos variables aleatorias X y Y con...