Historias Clinicas

CORRELACIÓN Y REGRESIÓN EMPLEANDO EXCEL Y GRAPH 1) ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Dado dos variables, la correlación permite hacer estimaciones del valor de una de ellas conociendo el valor de la otra variable. 1.1) DIAGRAMA DE DISPERSIÓN Los diagramas de dispersión son planos cartesianos en los que se marcan los puntos correspondientes a los pares ordenados (X,Y) de los valores de las variables. 1.2)CLASIFICACIÓN DE LA CORRELACIÓN 1.2.1) Según la relación entre variables - Correlación lineal: Se representa mediante una línea recta. - Correlación no lineal: Se representa con una línea curva. 1.2.2) Según el número de variables - Correlación simple: La variable dependiente actúa sobre la variable independiente. - Correlación múltiple: Cuando la variable dependiente actúa sobre varias variablesindependientes. - Correlación parcial: Cuando la relación que existe entre una variable dependiente y una independiente es de tal forma que los demás factores permanezcan constantes. 1.2.3) Según el valor cuantitativo - Correlación perfecta: El valor del coeficiente de correlación es 1 - Correlación imperfecta: El coeficiente de correlación es menor a 1 sea en sentido positivo o negativo. -Correlación nula: El coeficiente de correlación es 0. No existe correlación entre las variables. Ejemplo: Número de calzado de una persona y su cociente intelectual.

1.2.4) Según el signo - Correlación positiva.- Dos variables tiene correlación positiva cuando al aumentar o disminuir el valor de una de ellas entonces el valor correspondiente a la otra aumentará o disminuirá respectivamente, es decir,cuando las dos variables aumentan en el mismo sentido. Ejemplo: Peso de una persona y su talla. - Correlación negativa.- Dos variables tiene correlación negativa cuando al aumentar o disminuir el valor de una de ellas entonces el valor de la otra disminuirá o aumentará respectivamente, es decir, una variable aumenta y otra disminuye o viceversa. Ejemplo: Número de partidos ganados por un equipo enuna temporada y su posición final en la tabla.

Mgs. Mario Suárez

Correlación y Regresión

1

1.3) COEFICIENTES DE CORRELACIÓN Los coeficientes de correlación son medidas que indican la situación relativa de los mismos sucesos respecto a las dos variables, es decir, son la expresión numérica que nos indica el grado de relación existente entre las 2 variables y en qué medida serelacionan. Son números que varían entre los límites +1 y -1. Su magnitud indica el grado de asociación entre las variables; el valor r = 0 indica que no existe relación entre las variables; los valores  1 son indicadores de una correlación perfecta positiva (al crecer o decrecer X, crece o decrece Y) o negativa (Al crecer o decrecer X, decrece o crece Y).

No hay correlación

Correlación PositivaCorrelación Negativa

Mgs. Mario Suárez

Correlación y Regresión

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Para interpretar el coeficiente de correlación utilizamos la siguiente escala:

Valor -1 -0,9 a -0,99 -0,7 a -0,89 -0,4 a -0,69 -0,2 a -0,39 -0,01 a -0,19 0 0,01 a 0,19 0,2 a 0,39 0,4 a 0,69 0,7 a 0,89 0,9 a 0,99 1

Significado Correlación negativa grande y perfecta Correlación negativa muy alta Correlación negativaalta Correlación negativa moderada Correlación negativa baja Correlación negativa muy baja Correlación nula Correlación positiva muy baja Correlación positiva baja Correlación positiva moderada Correlación positiva alta Correlación positiva muy alta Correlación positiva grande y perfecta

1.3.1) COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE KARL PEARSON Llamando también coeficiente de correlaciónproducto-momento. Se calcula aplicando la siguiente ecuación: √(∑ ∑ )(∑ )

r = Coeficiente producto-momento de correlación lineal x  X  X ; y  Y Y Ejemplo ilustrativo: Con los datos sobre las temperaturas en dos días diferentes en una ciudad, determinar el tipo de correlación que existe entre ellas mediante el coeficiente de PEARSON. X 18 17 15 16 14 12 9 15 16 14 16 18 ΣX =180 Y 13 15 14 13 9 10 8 13...