Tabla de contenido
Publicidad
S.A.E.M. THALES con la colaboración de CASIO
En nuestro ejemplo, la nube es alargada lo que indica que hay
correlación lineal, en principio; además es directa y parece que fiuerte.
Por otra parte, los datos marginales (datos correspondientes a cada una
de las variables) permiten el cálculo de los parámetros marginales de cada una
de las variables. Para hallarlos con la calculadora hay dos formas posibles de
hacerlo:
1. Estando en la pantalla del diagrama de dispersión (última pantalla que
hemos obtenido en nuestro ejemplo) pulsamos F6 y después F4 (2VAR).
2. Estando en la pantalla del principio (aquella en la que aparece abajo, en la
línea de menús GRPH CALC), pulsamos F2 (CALC) y a continuación F2
(2VAR).
Obsérvese que no aparece ningún parámetro estadístico conjunto como la
covarianza, que recordemos es la media aritmética de los productos de las
diferencias de los valores de cada variable respecto de su media marginal; esto
no tiene importancia ya que se puede calcular con los datos anteriores, y sobre
todo porque la covarianza no da una medida objetiva (comparable) de la
correlación entre variables.
El criterio que se utiliza para medir la fuerza de la correlación entre dos
variables es el coeficiente de correlación lineal, r que es la razón entre la
covarianza de las variables X e Y y el producto de sus desviaciones típicas
marginales. Recordemos alguna de sus propiedades fundamentales:
• El valor de r no cambia al hacerlo la escala de medición.
• Si r>o, la correlación es directa.
• Si r<0, la correlación es inversa.
• El valor de r está entre -1 y +1.
• Si r toma valores cercanos a -1 la correlación es fuerte (e inversa).
• Si r toma valores cercanos a +1 la correlación es fuerte (y directa).
• Si |r|=1, la correlación es perfecta. Hay dependencia lineal entre las
variables X e Y.
• Si r toma valores cercanos a 0, la correlación es débil.
Este coeficiente lo calcularemos con la calculadora más adelante.
Curso de calculadoras gráficas
- 44 -
Publicidad
Tabla de contenido
