Tema 10: Contraste de una relación Flashcards
Contraste de una relación
Utilizaremos la prueba de χ2 cuando queramos:
Valorar la asociación entre dos variables cualitativas.
Una correlación entre dos variables de razón puede hacerse con una correlación de Spearman. Para contrastar una media usaremos la T de Student.
Para hacer una correlación de Spearman usaremos el argumento:
method = “spearman”.
El resto de las opciones no son válidas.
Para saber el valor crítico asociado a una correlación de Pearson usaremos:
cor.test().
La opción cor() indica la correlación de Pearson. El method = “Pearson” no es un argumento necesario. chisq.test() devuelve el valor de un contraste de χ2.
Las funciones de χ2 y correlación de Pearson se encuentran en el paquete:
Base de R.
No hace falta instalar ni llamar a ningún paquete. Vienen en el paquete base de R.
Si una prueba χ2 es significativa:
Al menos una celda tiene una proporción distinta a la esperada.
Una significación en la prueba nos indica una asociación entre las variables, ya que al menos una celda tiene valores distintos a los esperados.
Relaciona el código con su resultado: chisq.test()
χ2
Relaciona el código con su resultado: table()
Tabla de frecuencias
Relaciona el código con su resultado: cor()
Correlación de Pearson
Relaciona el código con su resultado: plot()
Gráfico
Es necesario que la prueba χ2:
Tenga dos variables cualitativas.
La prueba X2 la usaremos cuando tengamos dos variables cualitativas. Las variables cualitativas no cumplen normalidad por definición. No son necesarios valores dicotómicos, pueden tener muchos grupos.
La correlación:
No implica relación de causa-efecto.
La correlación no informa de proporciones si no de relación entre dos variables cuantitativas que no estén agrupadas. No permite sacar conclusiones de causa-efecto.
Una correlación no significativa:
Puede indicar que la relación subyacente no es lineal.
Una correlación no significativa indica que las variables no parecen tener relación lineal, pero puede ser de otro tipo. Tomará valores cercanos a cero.
Para hacer una correlación de Pearson o Spearman es necesario que se cumpla
este supuesto:
Linealidad.
