estadística Flashcards
A la hora de evaluar la relación entre dos variables cuantitativas contínuas, es cierto que:
A) Siempre es una buena idea examinar la relación entre las variables con una gráfica de dispersión.
B) Un coeficiente de correlación mide el grado en que dos variables tienden a cambiar al mismo tiempo, describiendo la fuerza de la asociación pero no la dirección de la relación.
C) La correlación de Pearson evalúa la relación logarítmica entre dos variables contínuas.
D) La correlación de Spearman evalúa la relación lineal entre dos variable contínuas.
A
Siempre es una buena idea examinar la relación entre las variables con una gráfica de dispersión.
V
Una GRÁFICA DE DISPERSIÓN (scatter plot) es una herramienta visual fundamental para evaluar la relación entre dos variables cuantitativas continuas. Permite identificar patrones como relaciones lineales, no lineales o ausencia de relación. También ayuda a detectar outliers y otras anomalías que pueden influir en los análisis estadísticos.
Por ejemplo, antes de calcular un coeficiente de correlación, es importante verificar visualmente si la relación es lineal, ya que este es un supuesto clave en muchos análisis como el coeficiente de Pearson.
Un coeficiente de correlación mide el grado en que dos variables tienden a cambiar al mismo tiempo, describiendo la fuerza de la asociación pero no la dirección de la relación.
• El COEFICIENTE DE CORRELACIÓN mide tanto la fuerza como la dirección de la relación entre dos variables:
• Un valor positivo indica que ambas variables aumentan o disminuyen juntas.
• Un valor negativo indica que una variable aumenta mientras la otra disminuye.
• Un valor cercano a 0 indica una relación débil o inexistente.
Por lo tanto, esta afirmación es INCORRECTA, ya que no menciona la capacidad del coeficiente de correlación para indicar la dirección de la relación.
La correlación de Pearson evalúa la relación logarítmica entre dos variables continuas.
El COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON evalúa relaciones lineales entre dos variables cuantitativas continuas.
Si las variables tienen una relación no lineal (por ejemplo, logarítmica o exponencial), es necesario transformar los datos para linealizar la relación antes de usar este coeficiente.
Conclusión: Esta afirmación es INCORRECTA.
La correlación de Spearman evalúa la relación lineal entre dos variables continuas.
La CORRELACIÓN DE SPEARMAN es una medida no paramétrica que evalúa la relación monótona entre dos variables. Una relación monótona puede ser lineal, pero no necesariamente lo es; simplemente significa que, a medida que una variable aumenta o disminuye, la otra tiende a hacerlo también, aunque no sea de forma proporcional.
• Dado que Spearman no asume linealidad, esta afirmación es INCORRECTA.
P de Pearson, P de recta Perfecta.
S de Spearman, S de Subida Suave.
Pearson: Relación lineal perfecta (recta).
Spearman: Relación monótona, que puede ser más flexible (subida o bajada suave).
