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REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN, image, image - Coggle Diagram
REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN
ANÁLISIS DE REGRESIÓN
Está dirigida a describir la relación entre dos variables Y, X de tal manera que se puede hacer predicciones sobre la variable Y a partir de la X.
La regresión supone que hay una variable fija, controlada por el investigador (es la variable independiente o predictora)
PRINCIPIOS DE LOS MÍNIMOS CUADRADOS
Determina una ecuación de regresión al minimizar la suma de los cuadrados de las distancias verticales de X e Y
La regresión nos ofrece un modelo estadístico que puede alcanzar finalidades predictivas
ANÁLISIS DE CORRELACIÓN
La finalidad de la correlación es examinar la dirección y la fuerza de la asociación entre dos variables cuantitativas.
Así se conocerá la intensidad de la relación entre ambas
Para valorar la asociación entre dos variables, la primera aproximación suele hacerse mediante un diagrama de dispersión.
COEFICIENTES DE CORRELACIÓN
PEARSON
Evalúa específicamente la adecuación a la
recta lineal que defina la relación entre dos variables cuantitativas
NO PARÁMETRICO
Mide cualquier tipo de asociación, no necesariamente lineal
CONDICIONES DE LA CORRELACIÓN
Variables Cuantitativas
Ambas variables examinadas han de ser cuantitativas.
Para variables ordinales se puede usar el coeficiente de Spearman
Normalidad
La normalidad de ambas variables es un requisito en el caso del coeficiente de correlación de Pearson, pero no en el de Spearman
Independencia
Las observaciones han de ser independientes, es decir, sólo
hay una observación de cada variable para cada individuo
Si se desea medir o cuantificar el grado de asociación entre dos variables cuantitativas se debe calcular un coeficiente de correlación
