Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2022

[arusa]

OK JoseM, ahora ya me acuerdo de esta parte, más repaso, no se acaba nunca.....

[Solebo]

El valor del coeficiente de correlación de Pearson:
1) Oscila entre 0 y 1
2) Es siempre mayor que 1
3) Oscila entre -1 y +1
4) Es siempre menor que 0

[lereme]

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1

[PcBel]

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3

[JoseM]

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RC: 3

[diegomb]

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la 3!

[arusa]

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La 3---> -1 y 1, entre 0 y 1 es el coeficiente de determinación

[Solebo]

Tu turno PcBel

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3

El valor del coeficiente de correlación de Pearson oscila entre -1 y +1 (opción 3 CORRECTA)

Análisis de datos en psicología I, página 305. Merino o cualquier otro libro

PROPIEDADES DEL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON
1.- Es un índice simétrico, es decir rxy = ryx
2.- Su valor está en el rango -1 y + 1
3.- rxy, en valor absoluto, es invariante frente a cualquier transformación lineal de las variables

[JoseM]

3.- rxy, en valor absoluto, es invariante frente a cualquier transformación lineal de las variables

Esto es otra forma de decir que si se aplica una transformación lineal a las variables, la r de las nuevas variables será la misma en valor absoluto que la original (r_vw = |r_xy|), ¿no?

[Solebo]

Esto es otra forma de decir que si se aplica una transformación lineal a las variables, la r de las nuevas variables será la misma en valor absoluto que la original (r_vw = |r_xy|), ¿no?

Sí De hecho hay una pregunta PIR relacionada con este tema y no es la única. Siempre que lo han preguntado han hecho enunciados similares al siguiente:

Se miden dos variables (Xi e Yi) en los mismos individuos. La correlación lineal de Pearson entre las dos variables es rXY; se realizan las siguientes transformaciones:
Ui = 2 Xi + 3
Vi = 4 Yi + 1
¿Cuánto vale la correlación entre las nuevas variables Ui y Vi (rUV)?:
1. rUV = rXY + 3 + 1.
2. rUV = 2•4•rXY.
3. rUV = 2•4•rXY + 3 + 1.
4. rUV = 3•1•rXY.
5. rUV = rXY CORRECTA.

[PcBel]

¿Qué correspondencia entre niveles de variables e índices de correlación es correcta?
1. Q de Yule para variables ordinales
2. Covarianza para variables de razón/intervalo
3. Spearman para variables de razón/intervalo
4. Coeficiente de contingencia para variables ordinales

[JoseM]

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RC: 2

Pero diría que sería impugnable, ¿no? Es decir, los niveles de las vv a los que se asocian los índices de correlación son los mínimos: cada índice de correlación se puede aplicar al nivel de variable que corresponda y a los niveles superiores, con lo que en realidad todas las opciones serían correctas.
O igual ya estoy yo en plan tiquismiquis, que no sería la 1ª vez...

PD: Vale, no es que esté siendo tiquismiquis, es que estoy siendo yo, sin más... No le echéis cuenta a esto, porque es totalmente al revés:

Los niveles de las vv a los que se asocian los índices de correlación son los MÁXIMOS, por lo que se pueden aplicar a ese nivel y a todos los ANTERIORES.

[Arantxut]

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2 covarianza para razón y tb intervalo

Jose M. tiquismiquis
me encanta ese palabro!

[Lunaticas9]

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2

[PcBel]

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RC: 2

Pero diría que sería impugnable, ¿no? Es decir, los niveles de las vv a los que se asocian los índices de correlación son los mínimos: cada índice de correlación se puede aplicar al nivel de variable que corresponda y a los niveles superiores, con lo que en realidad todas las opciones serían correctas.
O igual ya estoy yo en plan tiquismiquis, que no sería la 1ª vez...

Según mis escasos conocimientos en experimental sería la 2 la correcta pero que alguien nos aclare si estás tu en lo cierto JoseM!

¿Qué correspondencia entre niveles de variables e índices de correlación es correcta?
1. Q de Yule para variables ordinales
2. Covarianza para variables de razón/intervalo RC
3. Spearman para variables de razón/intervalo
4. Coeficiente de contingencia para variables ordinales