Estadístico eliminando 3ª variable
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- IreneNicholson
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Estadístico eliminando 3ª variable
V0 3
¿Qué estadístico emplearemos si queremos conocer la relación lineal entre las variables X e Y eliminando el efecto que una tercera variable (Z) tiene sobre Y?:
1. Covarianza.
2. Regresión.
3. Correlación semiparcial.
4. Correlación parcial.
¿Qué estadístico emplearemos si queremos conocer la relación lineal entre las variables X e Y eliminando el efecto que una tercera variable (Z) tiene sobre Y?:
1. Covarianza.
2. Regresión.
3. Correlación semiparcial.
4. Correlación parcial.
@ireneNicholson 
- resugarcia
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LUCAREF
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Re: V0 3 Estadístico eliminando 3ª variable
LUCAREF, en en manual de Amón define la correlación parcial como "correlación existente entre dos variables eliminando el influjo de una tercera".
Al decir que elimina la influencia solo sobre la Y el enunciado puede ser un poco confuso. De todos modos, no he encontrado nada sobre la correlación semiparcial
A ver qué dicen los demás compis.
Al decir que elimina la influencia solo sobre la Y el enunciado puede ser un poco confuso. De todos modos, no he encontrado nada sobre la correlación semiparcial
- Morgac
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Re: V0 3 Estadístico eliminando 3ª variable
Yo también lo entiendo así pero no encuentro bibliografía para confirmar
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Marinauria
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Re: V0 3 Estadístico eliminando 3ª variable
Tengo entendido que la parcial corrige el efecto sobre la criterio y la predictora y la semiparcial solo sobre la criterio.
En este caso ambas corrigen el efecto sobre la criterio (Y) que es lo que formula la pregunta. Por lo que ¿Ambas serían correctas? ¿Quizás la parcial es más completa?
En este caso ambas corrigen el efecto sobre la criterio (Y) que es lo que formula la pregunta. Por lo que ¿Ambas serían correctas? ¿Quizás la parcial es más completa?
- Solebo
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Re: Estadístico eliminando 3ª variable
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Re: Estadístico eliminando 3ª variable
3. ¿Qué estadístico emplearemos si queremos conocer la relación lineal entre las variables X e Y eliminando el efecto que una tercera variable (Z) tiene sobre Y?:
3. Correlación semiparcial
CORRECTA.
4. Correlación parcial.
Introducción a la psicometría. Tª Clásica y TRI, página 128s José Muñiz (2018)
En la correlación PARCIAL entre dos variables se elimina el influjo de una tercera, o de varias, sobre las 2 que se correlacionan.
Ejemplo: En una muestra de escolares se obtuvo una correlación entre inteligencia (X ) y rendimiento académico (Y ) de 0,60. A su vez, la correlación entre la inteligencia y la motivación de logro (Z) fue de 0,40, y entre la motivación y el rendimiento, de 0,80. ¿Cuál sería la correlación entre el rendimiento y la inteligencia si se eliminase el influjo de la motivación de logro?
En el caso de la correlación SEMIPARCIAL, solo se elimina el influjo sobre 1 de ellas. La lógica es exactamente igual que en la correlación parcial, pero aquí solo se ejerce el control sobre 1 de las variables correlacionadas. Por ejemplo, y utilizando la terminología anterior, la correlación semiparcial entre X e Y controlando el efecto de Z sobre X
Psicometría, página 311. Martínez Arias (2006)
En el coeficiente de correlación SEMIPARCIAL en vez de eliminar el efecto de la variable (o variables) a controlar, por ejemplo Z en la correlación entre X e Y, solamente se eliminan sus efectos de 1 de ellas.
3. Correlación semiparcial
4. Correlación parcial.
En la correlación PARCIAL entre dos variables se elimina el influjo de una tercera, o de varias, sobre las 2 que se correlacionan.
Ejemplo: En una muestra de escolares se obtuvo una correlación entre inteligencia (X ) y rendimiento académico (Y ) de 0,60. A su vez, la correlación entre la inteligencia y la motivación de logro (Z) fue de 0,40, y entre la motivación y el rendimiento, de 0,80. ¿Cuál sería la correlación entre el rendimiento y la inteligencia si se eliminase el influjo de la motivación de logro?
En el caso de la correlación SEMIPARCIAL, solo se elimina el influjo sobre 1 de ellas. La lógica es exactamente igual que en la correlación parcial, pero aquí solo se ejerce el control sobre 1 de las variables correlacionadas. Por ejemplo, y utilizando la terminología anterior, la correlación semiparcial entre X e Y controlando el efecto de Z sobre X
En el coeficiente de correlación SEMIPARCIAL en vez de eliminar el efecto de la variable (o variables) a controlar, por ejemplo Z en la correlación entre X e Y, solamente se eliminan sus efectos de 1 de ellas.
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