El Coeficiente de correlación lineal, es un coeficiente que nos indica el grado de asociación entre dos variables cuantitativas.
El coeficiente de correlación se
calcula dividiendo la covarianza de las dos variables aleatorias por el
producto de las desviaciones típicas individuales de las dos variables
aleatorias. Los valores que puede tomar el coeficiente de correlación
"r" son: -1 < r < 1
Si "r" > 0, la
correlación lineal es positiva (si sube el valor de una variable sube el de la
otra). La correlación es tanto más fuerte cuanto más se aproxime a 1.
El coeficiente de correlación lineal mide el grado de intensidad de esta posible relación entre las variables.
Los valores que puede tomar el coeficiente de correlación "r" son: -1 < r < 1
Si "r" > 0, la correlación lineal es positiva (si sube el valor de una variable sube el de la otra). La correlación es tanto más fuerte cuanto más se aproxime a 1.
Por ejemplo: altura y peso: los alumnos más altos suelen pesar más.
Si "r" < 0, la correlación lineal es negativa (si sube el valor de una variable disminuye el de la otra). La correlación negativa es tanto más fuerte cuanto más se aproxime a -1.
Por ejemplo: peso y velocidad: los alumnos más gordos suelen correr menos.
Si "r" = 0, no existe correlación lineal entre las variables. Aunque podría existir otro tipo de correlación (parabólica, exponencial, etc.)
De todos modos, aunque el valor de "r" fuera próximo a 1 o -1, tampoco esto quiere decir obligatoriamente que existe una relación de causa-efecto entre las dos variables, ya que este resultado podría haberse debido al puro azar.
http://www.aulafacil.com/cursos/l11224/ciencia/estadisticas/estadisticas/coeficiente-de-correlacion-lineal
Los valores que puede tomar el coeficiente de correlación "r" son: -1 < r < 1
Si "r" > 0, la correlación lineal es positiva (si sube el valor de una variable sube el de la otra). La correlación es tanto más fuerte cuanto más se aproxime a 1.
Por ejemplo: altura y peso: los alumnos más altos suelen pesar más.
Si "r" < 0, la correlación lineal es negativa (si sube el valor de una variable disminuye el de la otra). La correlación negativa es tanto más fuerte cuanto más se aproxime a -1.
Por ejemplo: peso y velocidad: los alumnos más gordos suelen correr menos.
Si "r" = 0, no existe correlación lineal entre las variables. Aunque podría existir otro tipo de correlación (parabólica, exponencial, etc.)
De todos modos, aunque el valor de "r" fuera próximo a 1 o -1, tampoco esto quiere decir obligatoriamente que existe una relación de causa-efecto entre las dos variables, ya que este resultado podría haberse debido al puro azar.
http://www.aulafacil.com/cursos/l11224/ciencia/estadisticas/estadisticas/coeficiente-de-correlacion-lineal
http://www.seduca2.uaemex.mx/ckfinder/uploads/files/u3tema_1_coeficiente.pdf
Para ver mis calculos de la actividad...
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjCz7ZVyTSmERbsXLE8YvwCvg7-5fwfMPziBpFyeJ1X-T14r_iFTy3EUPf3qGfAnNxlnkduwtQXlgd2KjH8n7efvPIZBodjOR-XHEj0tOpD9xNHyl6zdg4RpslC7-43XBtVrJmHpk9Cz27v/s1600/ab36cc361d29b5322953f0adb8baf5e2-0.jpg
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