TEMA 12: CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN
ESTUDIO DEL CONJUNTO DE DOS VARIABLES
Nuestro objetivo será intentar reconocer a partir del mismo si hay relación entre las variables, de qué tipo, y si es posible predecir el valor de una de ellas en función de la otra.
RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUANTITATIVAS
Dependencia funcional: Puntos exactamente sobre la línea recta o curva. Pero en estadística no se suele dar este tipo de casos.
Dependencia estocástica: no están todos los puntos exactamente sobre el modelo, sino que existe una tendencia.
Fuente: Material de clase
Fuente: Material de clase
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE: CORRELACIÓN Y DETERMINACIÓN
Se trata de estudiar la asociación lineal entre dos variables cuantitativas.
1. Regresión lineal simple: una sola variable independiente
2. Regresión lineal múltiple: Más de una variable independiente
Modelos lineales deterministas: la variable independiente
determine el valor de la variable dependiente. Entonces para cada
valor de la variable independiente sólo habría un valor de la
dependiente.
Modelos lineales probabilísticos: Para cada valor de la variable
independiente existe una distribución de probabilidad de valores
de la dependiente, con una probabilidad entre 0 y 1.
La recta a determinar es aquélla con la menor distancia de cada
punto a ella.
Fuente: Material de clase
VÍDEOS EXPLICATIVOS SOBRE EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON Y REGRESIÓN LINEAL, RESPECTIVAMENTE.
Bibliografía:
Los materiales utilizados en esta página son de dominio del Centro Universitario de Enfermería Cruz Roja, Sevilla.
