Resumen Segundo Parcial De Metodo

Garcia ferrando. Medidas de asociación para variables nominales y ordinales.
Variables nominales: interesa predecir la categoría o puntuación exacta de la VD, siendo suficiente a menudo predecir el valor modal o típico de la VD.
Variables ordinales: predecir el orden de rango de pares de valores en la VD, aunque también se puede predecir la mediana u otro percentil.
Variables intervalares:Predecir la media aritmética de la VD.
Coeficiente lambda (o Guttman): es una medida asimétrica de asociación especialmente creada para analizar distribuciones bivariables en las que ambas variables son de tipo nominal. Se trata de una relación entre el numero de errores cometidos en la predicción 1 y los cometidos en la predicicion 2.
El coeficiente varia de 0 a 1. La asociación perfecta se da cuandotodos los casos en cada categoría de la I se concentran a una única categoriad ela VD. Ahí es cuando lambda vale 1. Da 0 cuadno esta igual distribuido por todas las cateogiras.
Con este coeficiente se puede conocer la variable que permite una reducción mayor del error cometido al predecir las modas de una VD determinada
Tau-y de Goodman y kruskal: También varía entre 0 y 1. Fue freado paratratar el problema de la predicción de la distribución de la variable dependiente y
Meddidas de asociación para variables ordinales:
Se pretende ver si el conocieminto de la ordenación de los casos en una variable resulta útil para la predicción de la ordenación d elos casos en ortra variable.
Hay asociación positiva cuadno el tipo de ordenación d ela primera variable permite predecis la mismaordenación en la segunda.la asociación es negativa cuadno la ordenación de los casos en la prmera variable ayuda a predecir un ordenacminto inverso de los casos en la segunda variable.
Calculo de pares: semejantes o concordantes (distribuidos de igual orden en la dos variables), desemejantes o discordantes (ordenados de forma opuesta), pares empatados solo en la VI y no en la VD, o al revés, y paresempatados en la dos variables.
Coeficiente de tau-a de kendall: mide la relación e variables ordinales , siguiendo el criterio de la reducción proporcional de error. Es la diferencia entre los pares semejantes y desemejantes en relación a un numero total de pares diferentes.
Varia entre -1 y +1
Coeficiente gamma: cuando la muestra tiene un numero amplio de casos y son muy pocos los valores ordinalesque pueden alcanzar los casos, el numero de empates va a ser muy grane, por lo qe se prefiere usar este oficiente.
Avia entre -1 y +1
Se puede interpretar como la reducción proporcional en el eror cometido al predecir el ordenamiento de los casos en una variable mediante el conocieminto de la ordenación de los casaos en otra variable, en lugar de realizar la predicción basándose en una ordenaciónaleatoria de los casos en las dos variables.
Tau- b: es para una medida del grado se asociación que sea simétrica pero que , a diferencia de Gamma, tiene en cuenta empates que se producen en una u otra variable, pero no los empetes que se forman en ambas Txy


Garcia ferrando: elaboración de la relación entre dos variables:
Se hace un análisis de elaboración cuando se engloba una serie deprocedimientos específicos de análisis que pueden represenarse por medio de un esquema formal generalizado. Esto se hace introduciendo una tercera variable de control a la relación original, para ver ocmo se comporta la relación en dos subpoblaciones diferentes y asi ver si se modifica la relación original.
Si la varable de control antecede a la relación original, se llama variable antecedente, si estadespeus de ellas se llama variable consecuente, y si esta en el medio se llama variable interviniente.
Explicación de variable ajena, especifica y espuria ( ver en el cuadero d ela catedra)

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