Clase 7. Pruebas de hipótesis sobre asociaciones entre variables Hoy veremos: Correlación vs. Causación Técnicas de Correlación: a. Coeficiente Fi b. Coeficiente Rho de Spearman c. Coeficiente r de Pearson Dr. Carlos J. Vilalta
Correlaciones ¿Para qué sirven? Asume que la relación puede ser: Son utilizadas para establecer, sumarizar y describir relaciones (asociaciones) entre 2 variables Asume que la relación puede ser: Positiva: Cuando aumenta X aumenta Y Negativa: Cuando aumenta X disminuye Y No hay correlación (correlación = 0) Los valores pueden variar entre +1 y -1 (salvo en V de Cramer)
Regla de interpretación Si el resultado del coeficiente varía entre: -1.0 a -0.7 Asociación fuerte negativa -0.7 a -0.3 Asociación débil negativa -0.3 a +0.3 Asociación nula o muy débil +0.3 a +0.7 Asociación débil positiva +0.7 a +1.0 Asociación fuerte positiva Práctica: Por lo menos contar con una muestra de 80 observaciones
Guía de Técnicas Correlacionales 2 / Variables Nominal Ordinal Proporciones Fi Rho de Spearman r de Pearson
(a) Coeficiente Fi () ¿Qué es? Una medida del grado de asociación entre 2 variables dicotómicas (nominales con sólo 2 categorías) Tiene un diseño muy similar al de la prueba Ji Cuadrada En tablas de 2x2, el valor de Fi va de -1 a +1 En caso de variables nominales con 3 o más categorías, utilizar el coeficiente “V de Cramer” y reportar la Significancia Estadística más que el valor del coeficiente
2 Formulas de Fi () Si No Total a b e c d f g h n O bien esta otra fórmula
Ejemplo Coeficiente Fi Pregunta: ¿Los que votaron por el PRI en la elección anterior tienden a votar igualmente por el PRI en la elección posterior? Hipótesis: Ho: No hay una correlación entre voto anterior y posterior Ha: Sí hay una correlación entre voto anterior y posterior Variables: Voto anterior (PRI 1997) Voto actual (PRI 2000)
Ejemplo Coeficiente Fi (SPSS) Tabla de Frecuencias Resultados del Análisis... Tomar Ha “Hay una Correlación Negativa Significativa”
(b) Coeficiente Rho () de Spearman ¿Qué es? Una medida del grado de asociación entre 2 variables ordinales (ranking) Fórmula:
Ejemplo Rho de Spearman Pregunta: ¿Son los países que tienen un mejor ranking en Educación también los que tienen un mejor ranking en Ingreso? Hipótesis: Ho: No hay una correlación entre educación e ingreso Ha: Sí hay una correlación entre educación e ingreso Variables: Ranking en Educación Ranking en Ingreso
Ejemplo Rho de Spearman
Ejemplo Rho de Spearman (SPSS) (r = .971, p=.000) Aceptar Ha Significado: Hay una correlación positiva significativa entre niveles de educación e ingreso
(c) Coeficiente “r” de Pearson ¿Qué es? Una medida del grado de asociación entre 2 variables de proporciones Fórmula:
Correlaciones que no se pueden detectar Ojo: Relaciones curvílineales no son detectadas por estas técnicas Correlación no es igual a causa… Pero un requisito de causación es correlación…
Indispensable: Revisar las gráficas
Ejemplo r de Pearson Pregunta: ¿Son los estados que producen más patentes aquellos que reciben más becas del Conacyt? Hipótesis: Ho: No hay una correlación entre Patentes y Becas Ha: Sí hay una correlación entre Patentes y Becas Variables: Número de Becas del Conacyt por estado administrador Número de Patentes registradas por estado de residencia del inventor
Ejemplo r de Pearson (SPSS) r = .961 (p=.000) Aceptar Ha Significado: Hay una correlación positiva significativa entre asignación de becas y producción de patentes
Muchas Gracias y Mucha Suerte Terminaste… Muchas Gracias y Mucha Suerte