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Método
Seleccione la correlación de Pearson o la correlación de Spearman.
Correlación de Pearson
Utilice el coeficiente de correlación de Pearson para examinar la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables continuas.La correlación de Pearson es el método más común de correlación.

Por ejemplo, un ingeniero puede utilizar el coeficiente de correlación de Pearson para determinar si los aumentos de temperatura en una instalación están asociados con las disminuciones en el grosor de la capa de chocolate.

Correlación de Spearman

Utilice el coeficiente de correlación de Spearman (también conocido como rho de Spearman) cuando la relación entre las variables no sea lineal. La correlación de Spearman mide la relación monótona entre dos variables continuas o dos variables ordinales. En una relación monótona, las variables tienden a moverse en la misma dirección relativa, pero no necesariamente a un ritmo constante. En una relación lineal, las variables se mueven en la misma dirección a un ritmo constante. Para obtener más información, vaya a Relaciones lineales, no lineales y monótonas.

El coeficiente de correlación de Spearman suele utilizarse para evaluar relaciones con variables ordinales. Si sus datos son continuos, Minitab jerarquiza los datos sin procesar antes de realizar la correlación.

Por ejemplo, un gerente clasifica a los empleados en el orden en que completan un ejercicio de prueba. El gerente puede utilizar el coeficiente de correlación de Spearman para evaluar si la clasificación del empleado está relacionada con el número de meses que ha estado empleado.

Para obtener más información, vaya a Una comparación de los métodos de correlación de Pearson y Spearman.

Nivel de confianza
En Nivel de confianza, ingrese el nivel de confianza para el intervalo de confianza.
Por lo general, un nivel de confianza de 95% funciona adecuadamente. Un nivel de confianza de 95% indica que si usted tomara 100 muestras aleatorias de la población, los intervalos de confianza de aproximadamente 95 de las muestras incluirían el coeficiente de correlación.
Para un conjunto determinado de datos, un nivel de confianza más bajo produce un intervalo de confianza más estrecho y un nivel de confianza más alto produce un intervalo de confianza más amplio. La amplitud del intervalo también tiende a disminuir con tamaños de muestra más grandes. Por lo tanto, podría ser conveniente usar un nivel de confianza que no sea 95%, dependiendo del tamaño de la muestra.
  • Si el tamaño de la muestra es pequeño, un intervalo de confianza de 95% pudiera ser demasiado amplio para ser útil. Con un nivel de confianza más bajo, como 90%, se obtiene un intervalo más estrecho. Sin embargo, la probabilidad de que el intervalo incluya el coeficiente de correlación disminuye.
  • Si el tamaño de la muestra es grande, considere usar un nivel de confianza más alto, como 99%. Con una muestra grande, un nivel de confianza de 99% aún podría producir un intervalo razonablemente estrecho, aumentando al mismo tiempo la probabilidad de que el intervalo incluya el coeficiente de correlación.
Almacenar matriz de correlación
Almacene la matriz de correlación en la hoja de trabajo. Minitab almacena cada matriz con el nombre CORR1, CORR2 y así sucesivamente. Si desea mostrar la matriz después de almacenarla, elija Datos > Mostrar datos.
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