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Un coeficiente de correlación es una medida de la asociación lineal entre dos variables. Puede tomar un valor entre -1 y 1 donde:
- -1 indica una correlación lineal perfectamente negativa entre dos variables
- 0 indica que no hay correlación lineal entre dos variables
- 1 indica una correlación lineal perfectamente positiva entre dos variables
Puede utilizar los siguientes pasos para calcular el coeficiente de correlación entre dos variables en una calculadora TI-84:
Paso 1: active los diagnósticos.
Primero, necesitamos activar los diagnósticos. Para hacerlo, presione 2nd y luego presione el número 0. Esto nos llevará a la pantalla CATALOG.
Desplácese hacia abajo hasta DiagnosticOn y presione ENTER .
Luego presione ENTER una vez más.
Los diagnósticos ahora están activados para que podamos calcular el coeficiente de correlación entre dos variables.
Paso 2: Ingrese los datos.
Luego, necesitamos ingresar los valores de datos para nuestras dos variables. Presione Stat y luego presione EDIT . Ingrese los valores para la primera variable en la columna L1 y los valores para la segunda variable en la columna L2:
Paso 3: Encuentra el coeficiente de correlación.
A continuación, calcularemos el coeficiente de correlación entre las dos variables. Presione Stat y luego desplácese hasta CALC . Luego, desplácese hacia abajo hasta 8: Linreg (a + bx) y presione Entrar .
Para Xlist e Ylist, asegúrese de que L1 y L2 estén seleccionados, ya que estas son las columnas que usamos para ingresar nuestros datos. Deje FreqList en blanco. Desplácese hacia abajo hasta Calcular y presione Entrar .
En la nueva pantalla podemos ver que el coeficiente de correlación (r) entre las dos variables es 0.9145 .
Cómo interpretar un coeficiente de correlación
La siguiente tabla muestra la regla empírica para interpretar la fuerza de la relación entre dos variables según el valor de r :
| Valor absoluto de r | Fuerza de la relación |
|---|---|
| r <0,25 | Sin relación |
| 0,25 <r <0,5 | Relación débil |
| 0,5 <r <0,75 | Relación moderada |
| r> 0,75 | Relación fuerte |
En nuestro ejemplo, un coeficiente de correlación de 0.9145 indica una fuerte relación positiva entre las dos variables.
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