FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES DEPARTAMENTO DE EDUCACION
T A L L E R N° 4 Correlación lineal simple
Conceptos relacionad r elacionados: os:
-Correlación lineal simple: Cuando analizamos datos, siempre nos centramos, en dos grandes objetivos: comparar datos y estudiar sus relaciones. El concepto de correlación simple simple busca justamente aquello aquello a saber: establecer el grado de relación existente entre dos variables. De ahí, que la correlación se refiera al grado de variación conjunta existente entre dos (simple) o más variables (múltiple).
Como interpretar una correlación: -Una correlación lineal positiva entre dos variables X e Y significa que los valores de las dos variables varían de forma parecida, esto es: los sujetos que puntúan alto en X, tienden a puntuar alto en Y, y los sujetos que puntúan bajo en X, tienden a puntuar bajo e n Y.
-Una correlación lineal negativa significa que los valores de ambas variables varían justamente al revés: los sujetos que puntúan alto en X, tienden a puntuar bajo en Y, y los sujetos que puntúan bajo en X, tienden a puntuar alto en Y.
modalidad más directa-por su visualidad visualidad – – de de comprender la relación entre Diagrama de dispersión: Es una modalidad dos variables, pues constituya un gráfico en que una de las variables (X) se coloca en el eje de abscisas, y la otra (Y) en el eje de ordenadas. ordenadas. Los pares de puntuaciones de cada dueto (x, y) se representan como una nube de puntos, que nos informa sobre la cualidad de la r elación entre ambas variables.
Coeficientes de correlación:
Coeficiente de Pearson (1896): Es el coeficiente más utilizado para estudiar el grado de relación lineal entre dos variables Cuantitativas. Se representa por ‘r’ y se obtienen tipificando el promedio de los productos de las puntuaciones diferenciales (desviación de la media) de cada caso en las dos variables relacionadas. Este coeficiente, en tanto medida simétrica, toma valores entre -1 y 1. Por convención se ha establecido que un coeficiente de 0,5 ya puede interpretarse como significativo.
Valor 1: relación lineal perfecta positiva (Diagrama de dispersión presenta línea recta) Valor -1: relación lineal perfecta negativa (Diagrama de dispersión presenta línea recta) Valor 0: indica relación lineal nula.
Coeficiente de Spearman: Este coeficiente de rho Spearman (1904) es el coeficiente de correlación de Pearson pero aplicado después de transformar las puntuaciones originales en rangos. Toma valores entre -1 y 1, y se interpreta exactamente igual que el coeficiente de correlación de Pearson. Se utiliza como una alternativa al de Pearson cuando las variables estudiadas son ordinales o se incumple el supuesto de normalidad.
Objetivos del Taller:
1) Calcular el coeficiente de correlación entre dos variables (bivariada). 2) Interpretar los resultados de los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman respectivamente 3) Comprender la utilidad o alcances de aplicación del análisis correlacional. 4) Elaborar un diagrama de dispersión para analizar y comprender la dispersión de los datos en una correlación lineal simple.
Procedimientos en SPSS:
Determinar correlaciones: Trabajar con la base de datos del taller N° 1 1) SPSS: Analizar CorrelacionesBivariadas. 2) Seleccionar variables cuantitativas cuyo grado de relación se desea evaluar y trasladarlas a la lista de variables. 3) Determinar qué coeficiente de correlación deseo obtener. (Pearson, Spearman, Kendall).
Realizar un diagrama de dispersión: Menú gráficos
Dispersión Simple Escoger variables correspondientes a cada eje, una para eje X, la
otra para eje Y aceptar.
Requerimientos del Informe N° 5:
1) Obtenga los coeficientes de correlación simple entre las siguientes variables: a) Estilo cognitivo y Adaptación escolar b) Nivel de vocabulario previo y Madurez lectora. c)
Cálculo y Nivel de vocabulario previo.
d) Velocidad lectora y Comprensión lectora. 2) Interpretar el coeficiente de correlación obtenido en cada caso: establecer si es una relación directa, nula o inversa (qué implica aquello); si es significativo o no el grado de su relación. 3) Elaborar los diagramas de dispersión para cada una de las correlaciones bivariadas realizadas e interpretar el resultado obtenido. 4) Propongan una correlación lineal interesante de realizar, calculen el coeficiente de correlación correspondiente, elaboren el diagrama de dispersión y realicen el análisis correspondiente. 5) Todos los resultados que usted obtenga adjúntelos y guárdelos en un archivo Word con el siguiente nombre: Informe N° 5 (apellidos).
