12: Correlaciones
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- 12.1: Variabilidad y Covarianza
- Debido a que tenemos dos variables continuas, tendremos dos características o puntuación en la que variarán las personas. Lo que queremos saber es que la gente varía en las puntuaciones juntas. Es decir, a medida que cambia una puntuación, ¿la otra puntuación también cambia de manera predecible o consistente? Esta noción de variables que difieren entre sí se llama covarianza (el prefijo “co” significa “juntas”).
- 12.2: Visualizar relaciones
- La visualización de datos sigue siendo un primer paso importante para comprender y describir los datos antes de pasar a las estadísticas inferenciales. En ninguna parte esto es más importante que en correlación. Las correlaciones se visualizan mediante una gráfica de dispersión, donde nuestros valores de la variable X se trazan en el eje X, los valores de la variable Y se trazan en el eje Y, y cada punto o marcador en la gráfica representa la puntuación de una sola persona en X e Y.
- 12.3: Tres características
- Cuando hablamos de correlaciones, hay tres rasgos que necesitamos conocer para entender verdaderamente la relación (o falta de relación) entre X e Y: forma, dirección y magnitud. Discutiremos cada uno de ellos a su vez.
- 12.4: r de Pearson
- Existen varios tipos diferentes de coeficientes de correlación, pero solo nos centraremos en los más comunes: r. r de Pearson es un coeficiente de correlación muy popular para evaluar relaciones lineales, y sirve tanto como estadística descriptiva como estadística de prueba. Es descriptivo porque describe lo que está sucediendo en la gráfica de dispersión; r tendrá tanto un signo (+/—) para la dirección como un número (0 — 1 en valor absoluto) para la magnitud.
- 12.5: Ansiedad y Depresión
- A menudo se informa que la ansiedad y la depresión están altamente vinculadas (o “comórbidas”). Nuestro procedimiento de prueba de hipótesis sigue el mismo proceso de cuatro pasos que antes, comenzando con nuestras hipótesis nulas y alternativas. Buscaremos una relación positiva entre nuestras variables entre un grupo de 10 personas porque eso es lo que esperaríamos en base a que sean comórbidas.
Miniatura: La correlación se muestra cuando los rangos de las dos variables no están restringidos, y cuando el rango de está restringido al intervalo (0,1). (CC BY 3.0 Unported; Skbkekas vía Wikipedia)