Ejercicios de correlación con respuestas pdf
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Cuando necesitamos encontrar la correlación entre dos características cualitativas, por ejemplo, la belleza y la inteligencia, recurrimos al uso del coeficiente de correlación de rangos.La correlación de rangos también se puede aplicar para encontrar el nivel de acuerdo (o desacuerdo) entre dos jueces en lo que respecta a la evaluación de una característica cualitativa. En comparación con el coeficiente de correlación del momento del producto, el coeficiente de correlación de rangos es más fácil de calcular y también se puede recomendar para obtener una primera impresión sobre la correlación entre un par de variables.
donde rR indica el coeficiente de correlación de rangos y se sitúa entre -1 y 1, incluidos estos dos valores.di = xi – yi representa la diferencia de rangos para el iésimo individuo y n indica el número de individuos.En caso de que u individuos reciban el mismo rango, lo describimos como un rango empatado de longitud u. En caso de un rango empatado, la fórmula anterior se cambia a
Solución: el rango dado a las ventas se indica con x y el rango de la publicidad se indica con y. Observamos que, dado que las ventas más altas, tal y como se indican en los datos, son 95, se les asigna el rango 1, las segundas ventas más altas, 90, se les asigna el rango 2 y, por último, el rango 8 corresponde a las ventas más bajas, es decir, 68. Hemos asignado el rango a la otra variable publicidad de forma similar. Dado que no hay empates, podemos aplicar la fórmula que se indica a continuación.
Resolución de problemas de análisis de correlación
Los investigadores interesados en determinar si existe una relación entre la ansiedad ante la muerte y la religiosidad realizaron el siguiente estudio. Los sujetos completaron una escala de ansiedad ante la muerte (puntuación alta = alta ansiedad) y también completaron una lista de comprobación diseñada para medir el grado de religiosidad de los individuos (creencia en una religión concreta, asistencia regular a servicios religiosos, número de veces por semana que rezan regularmente, etc.) (puntuación alta = mayor religiosidad . A continuación se ofrece una muestra de datos:
Se supone que las puntuaciones de las pruebas de rendimiento deberían estar correlacionadas con el rendimiento de los alumnos en el aula. Es de esperar que los alumnos que obtienen buenos resultados en el aula (exámenes, pruebas, etc.) también obtengan buenos resultados en una prueba de rendimiento estandarizada (de 0 a 100, donde 100 indica un alto rendimiento). Un profesor decide examinar esta hipótesis. Al final del año académico, calcula una correlación entre las puntuaciones obtenidas por los alumnos en las pruebas de rendimiento (a propósito, no miró estos datos hasta después de presentar las notas de los alumnos) y el promedio general de cada alumno calculado a lo largo de todo el año. A continuación se presentan los datos de su clase.
Problemas de ejemplo de correlación y regresión
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modelo? [Pista: Hay dos formas que se han probado. Considere la ecuación Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε y piense en utilizar el vector (Y, X1, X2, X3, X4). Alternativamente, para ayudarte a aplicar el bootstrap, ¿qué sabes de
T1-a/2SE(b)] donde es el percentil 100(1 – α /2) para la distribución t de Student con n – 2 grados de libertad. Este intervalo es un intervalo de confianza del 100(1 – α)% para β. Aquí requerimos que α sea 0,05. Así que T1-a/2 = 1,679 ya que los grados de libertad son iguales a 46. Para
Ejercicios de correlación con respuestas clase 11
Esta guía le indicará cuándo debe utilizar la correlación de rango de Spearman para analizar sus datos, qué supuestos debe satisfacer, cómo calcularla y cómo informarla. Si quiere saber cómo ejecutar una correlación de Spearman en SPSS Statistics, vaya a nuestra guía de correlación de Spearman en SPSS Statistics.
La correlación de rango de Spearman es la versión no paramétrica de la correlación producto-momento de Pearson. El coeficiente de correlación de Spearman, (ρ, también significado por rs) mide la fuerza y la dirección de la asociación entre dos variables ordenadas.
Necesita dos variables que sean ordinales, de intervalo o de razón (consulte nuestra guía de tipos de variables si necesita aclaraciones). Aunque normalmente se espera utilizar una correlación producto-momento de Pearson en datos de intervalo o proporción, la correlación de Spearman puede utilizarse cuando los supuestos de la correlación de Pearson se violan notablemente. Sin embargo, la correlación de Spearman determina la fuerza y la dirección de la relación monótona entre sus dos variables en lugar de la fuerza y la dirección de la relación lineal entre sus dos variables, que es lo que determina la correlación de Pearson.
