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Una forma de cuantificar la relación entre dos variables es utilizar el coeficiente de correlación de Pearson, que es una medida de la asociación lineal entre dos variables.
Siempre toma 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
Para determinar si un coeficiente de correlación es estadísticamente significativo, puede realizar una prueba de correlación, que implica calcular una puntuación t y un valor p correspondiente.
La fórmula para calcular la puntuación t es:
t = r√ (n-2) / (1-r 2 )
dónde:
- r: coeficiente de correlación
- n: el tamaño de la muestra
El valor p se calcula como el valor p de dos lados correspondiente para la distribución t con n-2 grados de libertad.
El siguiente ejemplo paso a paso muestra cómo realizar una prueba de correlación en Excel.
Paso 1: ingrese los datos
Primero, ingresemos algunos valores de datos para dos variables en Excel:
Paso 2: Calcule el coeficiente de correlación
A continuación, podemos usar la función CORREL () para calcular el coeficiente de correlación entre las dos variables:
El coeficiente de correlación entre las dos variables resulta ser 0,803702 .
Este es un coeficiente de correlación altamente positivo, pero para determinar si es estadísticamente significativo, necesitamos calcular la puntuación t y el valor p correspondientes.
Paso 3: Calcule la estadística de prueba y el valor P
A continuación, podemos usar las siguientes fórmulas para calcular el estadístico de prueba y el valor p correspondiente:
El estadístico de prueba resulta ser 4.27124 y el valor p correspondiente es 0.001634 .
Dado que este valor de p es menor que .05, tenemos evidencia suficiente para decir que la correlación entre las dos variables es estadísticamente significativa.
Recursos adicionales
Cómo crear una matriz de correlación en Excel
Cómo calcular la correlación de rango de Spearman en Excel
Cómo calcular la correlación de desplazamiento en Excel
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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