CAP 16

Análisis de datos: pruebas en
busca de asociaciones
Capítulo 16
Betsabe Flores Belmares
20 OCTUBRE 2014

Examinar las relaciones entre las
variables
PRESENCIA
Existe una relación
entre las variables?
Significancia
estadística

FUERZA DE
ASOCIACIÓN
Qué tan fuerte es
esa relación?
Ausente, débil,
moderada/fuerte

DIRECCIÓN
Dicha relación es?
Positiva o negativa

TIPO
Cuál es la
naturaleza de esarelación?
Lineal o curvilínea

Relación lineal:
Fuerza y naturaleza
de la relación
permanece igual
sobre el rango de
ambas variables.
Relación curvilínea:
Fuerza y dirección
de la relación entre
variables cambia
sobre el rango de
ambas.

Ver tabla 16.1 / 16.2 / 16.3 & 16.4

Examinar las relaciones entre las
variables


Covariación.
› Cantidad de cambio en variable que se relaciona de formaconsistente

con un cambio en otra variable de interés.

› Si dos variables cambian juntas de forma confiable y consistente,

podemos utilizar esa información para la toma de decisiones.



DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
› Trazo gráfico para describir visualmente la covariación entre dos

variables, mediante un eje horizontal y otro vertical.

Análisis de correlación
Coeficiente de correlación de PEARSONGrado de asociación lineal que hay entre dos variables.
Va del -1.00 al 1.00, donde 0 representa que no hay ninguna
asociación entre ambas variables.
Coeficientes entre .81 al 1.0, tienen una asociación muy fuerte.
Coeficientes entre .00 al .20, tienen una asociación muy débil,
casi nula.

Nivel de significancia. Probabilidad de que la hipótesis nula (o 0
asociación) sea verdadera.

Análisis decorrelación
Premisa sobre el Coeficiente de
correlación de PEARSON

• Las variables debieron ser medidas con escalas de intervalo o razón.
• Relación a medir es lineal.
• Variables a analizar provienen de una población normalmente distribuida.

Significancia sustantiva del
coeficiente de correlación

• Si el coeficiente de correlación es fuerte y significativo, entonces se puede tomar que
ambasvariables de asocian de forma lineal.
• Si el coeficiente es débil, pueden considerarse dos posibilidades:
• No hay relación sistemática entre las dos variables
• Que exista la asociación, pero no sea lineal.

Coeficiente de determinación

• El coeficiente de correlación se eleva al cuadrado.
• Va de .00 a .00
• Mide la proporción de variación que se explica de una variable por la otra.
• Debeconsiderarse la significancia sustantiva, así como la estadística.

Cuando los datos obtenidos no vienen de escalas de intervalo o razón?
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE RANGO DE SPEARMAN
Medida estadística para analizar variables tomadas con escalas
ordinales.

Análisis de regresión


Objetivo: describir con mayor detalle la relación entre variables.



Se utiliza en análisis de regresión cuando lostomadores de decisiones quieren
pronosticar ventas futuras o influencia de un cambio en una variable que
ejercerá en otra.

• Técnica estadística, que utiliza información de la relación entre dos variables para fines de
pronóstico.
• Y (volumen de ventas) = $0 + (precio unitario)b*(cantidad de pz vendidas = X)

Uso de ecuación de regresión:
análisis de regresión bivariada

• Asume que las mismascondiciones y conductas del pasado continuarán en el futuro.
• No examinan influencias.
• No explican el por qué.

Extrapolación del comportamiento
pasado de la variable &/o
conjeturas simples

Premisas:
Debe suponerse una relación lineal
Terminología de las variables independiente y dependiente.
Variables de interés fueron medidas con intervalo o razón.
Población normalmente distribuida.

Análisis deregresión


Fundamentos:
› PREMISA de una línea recta en la relación de variables,

ecuación de la línea recta:

 Y = a + bX + ei
› Donde:
 Y = variable dependiente
 a = Intercepto (X = 0)
 b = pendiente (cambio en Y por cada cambio en una unidad de X)
 X = variable independiente utilizada para pronosticar Y
 ei = error de pronóstico

Análisis de regresión

Tabla 16.10
Desarrollo y...