Medidas de asociación entre dos variables

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Transcripción de la presentación:

Medidas de asociación entre dos variables Si dos variables están relacionadas o son independientes Grado de relación entre dos variables Variables Categóricas Variables Continuas

Relación entre variables categóricas H0: No hay asociación entre las variables de clasificación H1: La hipótesis nula no es cierta Dos variables son independientes si la distribución de una no depende de la otra Test de Independencia H0: Los dos criterios de clasificación son Independientes H1: La hipótesis nula no es cierta

Relación entre variables categóricas H0: Los dos criterios de clasificación son Independientes H1: La hipótesis nula no es cierta Según la Hipótesis fijada el modelo probabilístico NO se rechaza H0 si: (Total fila) x (Total Columna) (Total) Donde =

Relación entre variables categóricas j Columnas Tabla de contingencia 3 Clase 1 Clase 2 Clase j Totales Nivel 1 O11 O12 O1j O1+ Nivel 2 O21 O22 O2j O2+ Nivel i Oi1 Oi2 Oij Oi+ O+1 O+2 O+j O++ Azules Verdes .. Castaños Normales 302 60 27 11 88 46 15 154 75 24 Miopes 148 i Filas Muy miopes 50 3 98 149 253 500 H0: Los dos criterios de clasificación son Independientes H1: La hipótesis nula no es cierta

Relación entre variables categóricas Contraste de Independencia en tablas 2x2 Corrección de Yates

Medidas de asociación entre variables categóricas V de Cramer Donde m = mín(r,c) Corrección de Yates

Asociación entre variables continuas Covarianza: medida de variación conjunta Coeficiente de Correlación Lineal de Pearson [-1,1] Con datos muestrales H0: Independencia de X e Y H1: Dependecia de X e Y