P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

17
7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 1/17  −   −  Centro de investigación y Desarrollo de la Computación e Informática Educativa UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO Correlaciones con SPSS Las Bivariadas Las Parciales Carlos Rodríguez Garcés Trabajo Social UBB

Transcript of P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

Page 1: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 1/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Correlaciones con SPSSLas Bivariadas

Las Parciales

Carlos Rodríguez Garcés

Trabajo Social UBB

Page 2: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 2/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Correlaciones Bivariadas

Page 3: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 3/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Carlos Rodríguez G.: Trabajo Social UBB 3

Las Medidas o Coeficientes de

Correlación Determinan la relación o vinculación entre dos o

más variables

Entrega una cuantificación o medida del grado en

que dos o más variables están correlacionadas Existen correlaciones simples y múltiples

Cuántos hay y cuál debo usar?

Existe una variada gama de coeficientes, su

utilización va a depender de: El tipo de escala en que se expresa la variable

La naturaleza de la distribución (continua odiscreta)

El tipo de distribución (lineal o no lineal)

Page 4: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 4/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Carlos Rodríguez G.: Trabajo Social UBB 4

Condiciones Se obtienen dos conjunto de medidas de los

mismos individuos (o sucesos) o en parejas deindividuos que tengan alguna relación.

Los coeficientes pueden variar entre +1.00 y –

1.00. Correlación perfecta 0.00 representa la ausencia de correlación Una relación puede ser positiva o negativa (sólo

para los que miden relación lineal) Cómo saber cuando una distribución es no-lineal?

Examinando el gráfico de dispersión y ver siexiste un apartamiento sustancial de lalinealidad

Page 5: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 5/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Correlaciones bivariadas Calcula el coeficiente de correlación de Pearson, la rho

de Spearman y la tau-b de Kendall con sus niveles designificación.

Las correlaciones miden cómo están relacionadas lasvariables o los órdenes de los rangos.

Primero debe inspeccionar los datos para detectarvalores atípicos (que pueden producir resultadosequívocos) y evidencias de una relación lineal.

El coeficiente de correlación de Pearson es una medidade asociación lineal.

Dos variables pueden estar perfectamente relacionadas,pero si la relación no es lineal, el coeficiente decorrelación de Pearson no será un estadístico adecuadopara medir su asociación.

Estadísticos:

Para cada variable: número de casos sin valoresperdidos, desviación típica y media.

Para cada pareja de variables: coeficiente decorrelación de Pearson, rho de Spearman, tau-b deKendall, productos cruzados de las desviaciones y

covarianzas.

Page 6: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 6/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Ejemplo ¿Está el número de partidos ganados por un equipo de

baloncesto correlacionado con el número medio depuntos anotados por partido?

Un diagrama de dispersión indica que existe unarelación lineal.

 Al analizar los datos de la temporada 1994– 1995 de laNBA, se descubre que el coeficiente de correlación dePearson (0,581) es significativo al nivel 0,01.

Se puede sospechar que cuantos más partidos seganen por temporada, menos puntos habrán anotado losadversarios. Estas variables están correlacionadasnegativamente (–0,401) y la correlación es significativaal nivel 0,05.

Page 7: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 7/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Consideraciones sobre los datos Datos:

Utilice variables cuantitativas simétricas para el

coeficiente de correlación de Pearson y variables

cuantitativas o variables con categorías ordenadas

para la rho de Spearman y la tau-b de Kendall.

Supuestos:

El coeficiente de correlación de Pearson asume que

cada pareja de variables es normal bivariada

Page 8: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 8/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Para obtener correlaciones bivariadas En menús: Analizar – Correlaciones - Bivariadas...

Seleccione dos o más variables numéricas.

Coeficientes de correlación:

Para las variables cuantitativas, normalmente

distribuidas, seleccione el coeficiente de correlación

de Pearson.

Si los datos no están normalmente distribuidos o

tienen categorías ordenadas, seleccione loscorrespondientes a la Tau-b de Kendall o Spearman,

que miden la asociación entre órdenes de rangos.

Los coeficientes de correlación pueden estar entre –1

(una relación negativa perfecta) y +1 (una relación

positiva perfecta).

Un valor 0 indica que no existe una relación lineal.

No extraer conclusiones de causa-efecto a partir de una

correlación significativa.

Page 9: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 9/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Prueba de significación:

Se pueden seleccionar las probabilidades bilaterales olas unilaterales.

Si conoce de antemano la dirección de la asociación,

seleccione Unilateral.

Si no es así, seleccione Bilateral.

Marcar las correlaciones significativas:

Los coeficientes de correlación significativos al nivel

0,05 se identifican por medio de un solo asterisco

Los significativos al nivel 0,01 se identifican con dos

asteriscos.

Page 10: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 10/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Correlaciones Parciales

Page 11: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 11/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Correlaciones parciales Calcula los coeficientes de correlación parcial, los cuales

describen la relación lineal existente entre dos variables

mientras se controlan los efectos de una o más variables

adicionales.

Las correlaciones son medidas de asociación lineal. Dosvariables pueden estar perfectamente relacionadas, pero si

la relación no es lineal, el coeficiente de correlación no es un

estadístico adecuado para medir su asociación.

Ej.: ¿Existe alguna relación entre la financiación sanitaria y las

tasas de enfermedad? Aunque cabe esperar que dicha relación seanegativa, un estudio describe una correlación positiva significativa:

Si la financiación sanitaria aumenta, las tasas de enfermedad

parecen disminuir. No obstante, el control de la tasa de visitas

médicas elimina virtualmente la correlación positiva observada. La

financiación sanitaria y las tasas de enfermedad sólo parecen estarrelacionadas positivamente debido a que más personas tienen

acceso a la sanidad si la financiación aumenta, lo que tiene como

resultado que los médicos y hospitales informen de más

enfermedades.

Page 12: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 12/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Estadísticos Para cada variable: número de casos sin valores

perdidos, desviación típica y media. Matrices de

correlación de orden cero y parcial, con grados de

libertad y niveles de significación

Page 13: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 13/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Consideraciones sobre los datos Datos:

Utilice variables cuantitativas y simétricas.

Supuestos:

El procedimiento Correlaciones parciales supone

que cada par de variables es normal bivariante.

Page 14: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 14/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Para obtener correlaciones parciales En los menús: Analizar – Correlaciones - Parciales...

Seleccione dos o más variables numéricas para las que

se van a calcular las correlaciones parciales.

Elija una o más variables numéricas de control.

Se encuentran disponibles las siguientes opciones:

Prueba de significación: Si conoce la dirección de la

asociación, seleccione Unilateral. Si no es así,

seleccione Bilateral.

Mostrar el nivel de significación real: Por defecto, semuestran la probabilidad y los grados de libertad

para cada coeficiente de correlación. Si anula la

selección de este elemento, los coeficientes

significativos al nivel 0,05 se identifican con un

asterisco, los coeficientes significativos al nivel 0,01se identifican con un asterisco doble y se eliminan

los grados de libertad. Esta selección afecta a las

matrices de correlación parcial y de orden cero

Page 15: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 15/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Correlaciones parciales: Opciones Medias y desviaciones típicas: Para cada variable. Tb. Se

muestra el número de casos que no tienen valores perdidos.

Correlaciones de orden cero: Muestra matriz de

correlaciones simples entre todas las variables, incluyendo

las variables de control.

Page 16: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 16/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Valores perdidos:

Excluir casos según lista: Excluyen de todos loscálculos los casos que presenten valores perdidos

para cualquier variable, incluso si es para las variables

de control.

Excluir casos según pareja: En el cálculo de las

correlaciones de orden cero, en las que se basan las

correlaciones parciales, no se utilizará un caso si tiene

valores perdidos en una o ambas variables de un par.

 Aprovecha el máximo de los datos que sean posibles.Pero, el número de casos puede variar de unos

coeficientes a otros. Los grados de libertad para un

coeficiente parcial determinado se basan en el número

menor de casos utilizado en el cálculo de cualquiera

de las correlaciones de orden cero necesarias para el

cálculo de dicho coeficiente parcial.

Page 17: P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

7/23/2019 P.P. N° 04 Correlaciones con SPSS

http://slidepdf.com/reader/full/pp-n-04-correlaciones-con-spss 17/17

C  I  D  C  I  E   −  

U  B  B   −  2  0  0  7  

Centro de investi gación yDesarr ollo de la

Computación e InformáticaEducativa

UNIVERSIDA D DEL BIO-BIO

Carlos Rodríguez G.: Trabajo Social UBB 17

Actividad N° 11Objetivo: Establecer Correlaciones

Con la Base de Datos: Coches

Cómo se vincula o relacionan la cilindrada en

términos de centímetros cúbicos con el pesodel vehículo, la potencia, el consumo y la

aceleración?

La relación de la cilindrada y el peso del

vehículo, la potencia, el consumo y laaceleración´es lineal?

Por qué razón la aceleración, en su relación

con la cilindrada, es negativa.

El consumo (rendimiento) se explica mejor porla cilindrada del vehículo, su potencia o la

aceleración?