correlaciones estadísticas

Sesión 32

Correlaciones

Comentarios anónimos dados en la evaluación docente (parcial) Lo que necesita mejorar el maestro: •Ser un poco más estricto •Ser más estricto en materia de puntualidad •Aunque mis compañeros digan que no, a veces se le va de las manos el orden especialmente por que emieizan a platicar •Exigir puntualidad •Ser un poco mas estricto con la hora de entrada.

Gracias por sus sugerencias!!!

Correlaciones estadísticas

Hipótesis:

A mayor nivel de exposición a programas de la WWE, hay un mayor consumo de artículos promocionales de esta franquicia en jóvenes saltillenses de entre 18 y 30 años que consumen dicho programa.

Hipótesis: A mayor nivel de exposición a programas de la WWE, hay un mayor consumo de artículos promocionales de esta franquicia en jóvenes saltillenses de entre 18 y 30 años que consumen dicho programa.

Operacionalización de la variable independiente: Horas a la semana que se dedican al consumo de programas de la WWE ¿Qué tipo de variable es?


Operacionalización de la variable independiente: Horas a la semana que se dedican al consumo de programas de la WWE Tipo de variable: de razón


Operacionalización de la variable independiente (X): Horas a la semana que se dedican al consumo de programas de la WWE Tipo de variable: de razón

Operacionalización de la variable dependiente (Y): Cantidad de dinero (pesos) que se gastan en la compra de artículos promocionales de la WWE, al mes ¿Qué tipo de variable es?


Operacionalización de la variable independiente (X): Horas a la semana que se dedican al consumo de programas de la WWE Tipo de variable: de razón

Operacionalización de la variable dependiente (Y): Cantidad de dinero (pesos) que se gastan en la compra de artículos promocionales de la WWE, al mes Tipo de variable: de razón

Trabajo de campo: Luego de un cuidadoso diseño del instrumento, se obtienen los siguientes resultados:

X Y 10 200 11 220 9 150

11 150 10 200 11 250 8 125

10 190 5 50

11 185 10 180 8 90 3 50 2 0

11 250 16 500 6 75

11 215 12 240 11 250 9 120

11 225 10 195 9 130

11 215

(X): Horas a la semana que se dedican al consumo de programas de la WWE Tipo de variable: de razón

(Y): Cantidad de dinero (pesos) que se gastan en la compra de artículos promocionales de la WWE, al mes

¿Cómo hacemos la comprobación estadística que verifique que efectivamente hay una relación entre estas variables?

Correlaciones

Correlaciones:

•Uno de los objetivos del método científico consiste en ver cómo se relacionan dos variables. •Eso permite comprobar o refutar hipótesis •Las correlaciones tienen que ver con la medida en que dos variables están relacionadas entre sí

Los coeficientes de correlación expresan de manera numérica tanto la magnitud como la dirección de la correlación lineal:

Valor Tipo de correlación

-1.00 Correlación negativa perfecta

-0.95 Correlación negativa fuerte

-0.50 Correlación negativa moderada

-0.10 Correlación negativa débil

0.00 No hay correlación

0.10 Correlación positiva débil

0.50 Correlación positiva moderada

0.95 Correlación positiva fuerte

1.00 Correlación positiva perfecta

Volviendo al problema con el que iniciamos la sesión…

Ejercicio Un cibercafé busca relacionar las ganancias que obtiene cada computadora con el numero de usuarios que ingresan a dicha cabina diariamente.

Ganancias Número de usuarios

100 116 98 96 99 110

102 105 102 99 111 106 97 100

104 109 102 98 96 108 150

100

50

50

100

150

Coeficientes de correlación

Sí No Hombre 9 13 Mujer 8 14

¿Trabajas? Ejemplo


¿Trabajas?

Q = (9) (9)

Ejemplo

A


¿Trabajas?

Q = (9)(14) (9)(14)

D

Ejemplo


¿Trabajas?

Q = (9)(14) - (13) (9)(14) +(13)

B

Ejemplo


¿Trabajas?

Q = (9)(14) - (13)(8) (9)(14) +(13)(8)

C

Ejemplo


¿Trabajas?

Q = (126) - (104) (126) +(104)

Ejemplo


¿Trabajas?

Q = 22 230 = 0.0956

Ejemplo











0.0956

Interpretación: Hay una correlación positiva débil (muy, muy, muy débil) entre el sexo y la condición laboral, dentro de la muestra de estudiantes de comunicación que participaron en la encuesta.

Cálculo del coeficiente de correlación en Excel Permite calcular el coeficiente de correlación entre dos conjuntos de datos

Cálculo del coeficiente de correlación en Excel P01sexo P09exp1

1 1 1 1 1 1 1 2 1 2

1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2

1 2 1 2

1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 4 1 7 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 4 2 4 2 4 2 6

Dado este conjunto de datos: •Los valores de la variable «sexo» van de A2 hasta A45 •Los valores de la variable «expectativa de ingreso al egresar» van de B2 hasta b45 Se introduce la función: =coef.de.correl(A2:A45, B2:B45) =0.0388











0.0388

Interpretación: Hay una correlación positiva débil entre el sexo y la expectativa de ingreso al egresar, dentro de la muestra de estudiantes de comunicación que participaron en la encuesta.

Y regresando nuevamente al problema inicial…

Coeficiente de correlación (cálculo por Excel): 0.9128










1.00 Correlación positiva perfecta0.9128

Interpretación: Hay una fuerte correlación estadística entre el nivel de exposición a programas de la WWE y el consumo de artículos promocionales de esta franquicia en jóvenes saltillenses de entre 18 y 30 años que consumen dicho programa.

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