estadistica

Relaciones entre dos variables
• Variable de respuesta: mide el resultado (variable
dependiente)
• Variable explicativa: explica o influye sobre el
cambio en la variable de respuesta (variableindependiente)
• La asociación no implica causalidad
• La causalidad depende de la teoría y del sentido
común

Al realizar el estudio de una población o muestra puede que nos interese
observarmás de un carácter o variable, dando lugar a las variables estadísticas
bidimensionales o multidimensionales. En esta unidad se estudiará la relación de tipo
estadístico entre dos variables. Comoconsecuencia, cada individuo tendrá asociado un
par de valores (x, y).

Ejemplo 1: Se ha solicitado a un grupo de 50 individuos información sobre el número
de horas dedicadas diariamente adormir y a ver la televisión. Con las respuestas
obtenidas se ha elaborado la siguiente tabla:



En este ejemplo estamos estudiando dos variables, “número de horas
durmiendo” y “número dehoras viendo la televisión”, de una muestra de 50 individuos.
Dicha información aparece recogida en forma de tabla.

Coeficiente de determinación.
La bondad de la predicción depende de la relaciónentre las variables. Si dos variables no covarían, no podremos hacer predicciones válidas, y si la intensidad de la covariación es moderada, las predicciones no serán demasiado buenas. Enconsecuencia, hay que disponer de alguna medida de la capacidad de la ecuación de Regresión para obtener predicciones buenas (en el sentido de que sean lo menos erróneas posible).
Esta medida es el Coeficientede Determinación, que es el cuadrado del coeficiente de correlación de Pearson, y da la proporción de variación de la variable Y que es explicada por la variable X (variable predictora o explicativa).Si la proporción es igual a 0, significa que la variable predictora no tiene NULA capacidad predictiva de la variable a predecir (Y). Cuanto mayor sea la proporción, mejor será la predicción. Si...