Mientras Que La Correlaci N Simple Describe Por Completo La Relaci N Lineal Entre Dos Variables La Correlaci N Parcial Solo Si Se Conocen La Correlaci N Simple





Introducción
En este capítulo se describe el análisis de regresión, que se utiliza ampliamente para explicar la variación en la participación de mercados, en las ventas, en la preferencia de marcas y en otros resultados de marketing, en términos de variables de la gerencia de marketing tales como publicidad, precio, distribución y calidad del producto. Sin embargo, antes de hablar de laregresión, se describen los conceptos de la correlación producto-momento y del coeficiente de correlación parcial, que constituyen los fundamentos del análisis de regresión.
Para introducir el análisis de regresión, primero se analizará el caso simple bivariado. También describimos la estimación y estandarización de los coeficientes de regresión, la prueba y el examen de la fuerza y significancia de laasociación entre variables, la exactitud de la predicción y los supuestos que subyacen al modelo de regresión.













CORRELACIÓN PRODUCTO-MOMENTO

Datos estadísticos que resume la fuerza de la asociación entre dos variables métricas, como en las siguientes situaciones
¿Qué tan fuerte es la relación entre las ventas y los gastos de publicidad?
¿Hay una asociación entre la participación demercado y el tamaño de la fuerza de ventas?

Determinar si existe una relación lineal, hay que indicar el grado en que la variable X se relaciona con la variación de otra variable Y. Debido a que Karl Pearson la propuso originalmente, también se le conoce como coeficiente de correlación de Pearson. También se le denomina correlación simple, , la correlación producto-momento, r, se calcula de lasiguiente forma:













































Como ejemplo, suponga que un investigador desea explicar las actitudes hacia la ciudad de residencia de los participantes, en términos del tiempo que han vivido en dicha ciudad. La actitud se mide en una escala de 11 puntos (1 = no le gusta la ciudad, 11 = le gusta mucho la ciudad), en tanto que el tiempo de residencia en la ciudad semide en años. En un pretest de 12 participantes se obtuvieron los datos de la tabla 17.1.











CORRELACIÓN PARCIAL

Mide la asociación de dos variables después de controlar o hacer un ajuste para los efectos de una o más variables adicionales, la alta correlación entre dos variables cuantitativas se interpreta equivocadamente como una relación de causa y efecto, el coeficiente de correlaciónparcial mide la relación lineal entre dos variables, eliminando la influencia que puedan ejercer otras variables.
¿ cuál es la fuerza de la asociación entre las ventas y los gastos de publicidad cuando se controla el efecto del precio?
¿Hay una asociación entre la participación de mercado y el tamaño de la fuerza de ventas, después de hacer un ajuste para el efecto de la promoción de ventas?Estadísticamente, debido a que la correlación simple entre dos variables describe por completo la relación lineal entre ellas, el coeficiente de correlación parcial se puede calcular sólo si se conocen las correlaciones simples, sin utilizar observaciones individuales.



CORRELACION DE LAS PARTES
Medición de la correlación entre X y Y cuando los efectos lineales de otras variables independientes seeliminan de X pero no de Y.
Por ejemplo:
La correlación de partes entre la actitud hacia la ciudad y el tiempo de residencia, cuando los efectos lineales de la importancia asignada al clima se han eliminado del tiempo de residencia.




CORRELACIÓN NO MÉTRICA

Es la medida de correlación para dos variables no métrica, que se basa en los rangos para calcular la correlación, no tienen propiedadesescalares de intervalo o de razón y no asumen una distribución normal.
Estas dos medidas emplean rangos en vez de los valores absolutos de las variables, y los coeficientes oscilan 1 para una coincidencia perfecta y —1.0 si las ordenas son exactamente opuestas
Cuando el investigador considera que los datos de la correlación producto-momento, correlación parcial y de partes no cubren los...