Cerebro

DOCUWEB FABIS Dot. Núm 0702005

Cómo realizar “paso a paso” un contraste de hipótesis con SPSS para Windows: (III) Relación o asociación y análisis de la dependencia (o no) entre dos variables cuantitativas. Correlación y regresión lineal simple.
Aguayo Canela M, Lora Monge E Servicio de Medicina Interna. Hospital Universitario Virgen Macarena. Sevilla

Resumen
Cuando se desee evaluar elgrado de asociación o independencia de dos variables cuantitativas debe recurrirse a técnicas de correlación y/o regresión, aunque también es posible transformar una de ellas en una variable categórica u ordinal y luego aplicar un ANOVA. La correlación es una técnica matemática que evalúa la asociación o relación entre dos variables cuantitativas, tanto en términos de direccionalidad como de fuerzao intensidad, proporcionando un coeficiente de correlación (r de Pearson). La regresión lineal simple es un modelo matemático que explora la dependencia entre dos variables cuantitativas (supone que en el modelo una es la variable dependiente y otra la independiente), tratando de verificar si la citada relación es lineal y aportando unos coeficientes (a y b) que sirven para construir la ecuaciónde la recta de predicción. Ambas técnicas, basadas en la media y en la varianza de las variables evaluadas, tienen importantes condiciones de aplicación, entre las que destacan la independencia de las observaciones y la normalidad, disponiéndose de alternativas no paramétricas (como el coeficiente rho de Spearman) para la correlación cuando estas no se cumplen. Con el programa SPSS para Windows sepueden llevar a cabo ambos procedimientos y explorar visualmente la relación entre dos variables cuantitativas a través de gráficos de dispersión (o nube de puntos).

0. INTRODUCCIÓN TEÓRICA.
Cuando tengamos que evaluar la asociación entre dos variables cuantitativas, hay que recurrir a las técnicas de CORRELACION Y REGRESION LINEAL SIMPLE. La CORRELACIÓN evalúa la fuerza de asociación entrelas variables, de forma similar al Riesgo Relativo y la OR en las variables categóricas, indicando además la dirección de esta asociación, de forma que sabremos si cuando aumenta el valor de una de ellas aumenta también el valor de la otra variable (relación directa) o por el contrario disminuye (relación indirecta). El índice resumen para evaluar la correlación entre dos variables cuantitativas esel COEFICIENTE DE CORRELACIÓN. Hay varios coeficientes, siendo el más conocido el llamado r de Pearson, cuyo cálculo es “paramétrico”, esto es, se basa en la media y la varianza, y asume varios supuestos: a) Que las variables analizadas son simétricas (no hay una dependiente y otra
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Aguayo Canela, Mariano

DocuWeb fabis.orgindependiente) y, por tanto, son intercambiables mutuamente. b) Que lo que mide es el grado de ajuste de los puntos o pares de valores a una hipotética línea recta (explora la relación lineal). Esto quiere decir que podría existir otro tipo de asociación (curvilínea, exponencial, etc.) y no ser detectada por este coeficiente. c) Que las variables se distribuyen normalmente (criterio de normalidad) en lapoblación de la que proviene la muestra. d) Que las variables exploradas provienen de observaciones independientes (esto es, solo debe haber un valor para cada variable en cada individuo de la muestra), para evitar lo que se conoce como autocorrelación. e) En este mismo sentido, la correlación lineal no es aplicable cuando una variable forma parte de la otra o su cálculo incluye la otra variable(por ejemplo, no es correcto evaluar la correlación entre la variable “IMC” –índice de masa corporal- y la variable “talla”). Cuando las condiciones b) y c) anteriores no se cumplen, o cuando una de las variables es ordinal, debe emplearse una aproximación no paramétrica, siendo la más empleada el Coeficiente de Correlación Rho de Spearman. El Coeficiente de Correlación 100 Fuerte relación 90 (sea...