Resumen Tema 12: Concordancia y correlación.

1. RELACIONES ENTRE VARIABLES Y REGRESIÓN.

Hoy en día el sentido de regresión es el de predicción de una medida a partir en el conocimiento de otra.

2. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE: CORRELACIÓN Y DETERMINACIÓN.

ANÁLISIS DE CORRELACIÓN:

El análisis de correlación se utiliza con el propósito de disponer de un indicador cuantitativo que permite sintetizar el grado de la asociación entre variables.

• Coeficiente de Correlación r de Pearson (r), (Rxy): Es un coeficiente que mide el grado de la relación de dependencia que existe entre las variables (x,y), cuyos valores van desde -1, correspondiente a una correlación negativa perfecta, hasta 1, correspondiente a una correlación positiva perfecta.
• El coeficiente de correlación por Rango de o rho de Spearman es una medida de asociación que requiere que ambas variables en estudio sean medidas por lo menos en una escala ordinal.

¿CÓMO COMRPOBAR LA NORMALIDAD DE LOS DATOS?

Epi Info muestra un histograma donde e ve si la gráfica sigue una distribución normal o no.

Los métodos más fiables son pruebas estadísticas:

• Prueba de kolmogorov-smirnov: Si el tamaño muestral es grande.
• Prueba de shapiro-wilk: Si el tamaño muestral es pequeño, si tiene menos o igual de 50.

Para las pruebas de normalidad: si p0,05 es normal. Se compara con unos valores que nos da un programa.

COEFICIENTE DE PEARSON: