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• Kim Isais

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Correlación La Correlación es una técnica estadística usada para determinar la relación entre dos o más variables. (Por: Gustavo Ramón S) El análisis de correlación es la herramienta estadística de que nos valemos para describir el grado de relación que hay entre dos variables. (Por: Richard I. Levin) El análisis de correlación sirve para medir el grado de asociación entre dos variables. (Por: Richard I. Levin) Correlación significa la relación mutua, ya que indica el grado en que los valores de una variable se relación con los valores de otra. (Por: William J. Stevenson) La correlación puede ser de al menos dos variables o de una variable dependiente y dos o más variables independientes, denominada correlación múltiple. (Por: Gustavo Ramón S)

Importancia de su aplicación La correlación se basa en la relación o asociación existente entre dos (o más) variables. La variable (o variables) conocida recibe el nombre de variable independiente. La variable que estamos intentando predecir es la variable dependiente.

Ejemplo ilustrativo El Coeficiente de Correlación es un valor cuantitativo de la relación entre dos o más variables. La coeficiente de correlación puede variar desde -1.00 hasta 1.00. La correlación de proporcionalidad directa o positiva se establece con los valores +1.00 y de proporcionalidad inversa o negativa, con -1.00. No existe relación entre las variables cuando el coeficiente es de 0.00.

Alumno Pedro Pablo Chucho Jacinto José

Masa corporal 60 80 70 90 100

Fuerza 130 150 170 190 210

Alumno Pedro Pablo Chucho Jacinto José

Masa corporal 1 2 3 4 5

Fuerza 1 2 3 4 5

¿Cómo se interpreta? Los estadísticos también interpretan el coeficiente muestral de determinación examinando la magnitud de la variación de Y que es explicada por la línea de regresión. Con objeto de entender este significado de r2 que es (otra manera de interpretar el coeficiente muestral de determinación).

¿Cómo se calcula? La fórmula general para una ecuación de regresión lineal es: Y’= a+bX Donde Y’ es el valor predicho • a es el intercepto • b es la pendiente de la línea •y X es el predictor • a puede ser calculada a partir de la siguiente fórmula: a = My - bMx, donde My es la media de Y, y Mx es la media de X •b puede ser calculada a partir de la siguiente fórmula: 4 b = r (Sy/Sx), donde Sy es la desviación estándar de Y, y Sx la de X