DUDAS ESTADISTICA

[Aritzne]

Chicos, siento llegar tarde a esta duda pero vuelvo a poner el famoso resumen de las dudas del simu 11 para que quede aquí y por si ayuda a entender mejor lo del coeficiente de correlación de Pearson.

EXPLICACIÓN

El coeficiente de pearson se encarga de estudiar relaciones lineales entre dos variables, es decir, cuando decimos relación lineal queremos decir que ocurre a la vez. Aquí hay un documento bastante interesante sobre este parámetro: http://personal.us.es/vararey/adatos2/correlacion.pdf en el que ponen varios ejemplos que te resumo aquí:

1. Una relación lineal perfecta será la del espacio y el tiempo en un vehículo que se desplaza a velocidad constante. Es decir, sera un coeficiente de pearson de 1 porque el espacio recorrido aumenta a la vez que el tiempo de una manera constante y perfecta. Es difícil encontrar ejemplos en sanidad sobre esto, pero podríamos decir que una relación lineal perfecta (person = 1) sería por ejemplo cuando existen lesiones incompatibles con la vida como puede ser una división corporal en dos en un accidente (imaginemos que el cuerpo se separa por la cintura) y la muerte. Es de 1 porque es SEGURO 100% que cuando se de una variable (división del cuerpo) se dé la otra (muerte).

2. Una relación lineal positiva fuerte pero que no es perfecta (pearson entre 0 y 1, pero más cerca del 1) sería por ejemplo el tabaco y el cáncer de pulmón. Sabemos que el tabaco aumenta mucho el riesgo, pero no es 100% seguro que si fumas vayas a tener cáncer de pulmón.

3. Una relación lineal positiva débil sería (person entre 0 y 1, pero más cerca del 0) aquella en la que sabemos que existe relación pero que no es muy importante. Un ejemplo sería la colocación de un catéter periférico y el desarrollo de una sepsis (con un catéter puede desarrollarse una infección, pero una sepsis es más raro).

4. No existe relación lineal (pearson = 0) cuando no hay relación entre las variables, como por ejemplo en el consumo de lentejas y el desarrollo de cáncer de mama. No hay relación.

5. Una relación lineal negativa débil sería (pearson entre 0 y -1, pero más cerca al 0) aquella en la que existe una relación inversa pero no es muy importante. Ainss, no se me ocurre ningún ejemplo, lo siento.

5. Una relación lineal negativa fuerte (pearson entre 0 y -1, pero más cerca al 0) sería aquella en la que la relación inversa es importante. Sería el caso de la relación entre las variables usar protección solar y exponerse pocas horas al sol y desarrollar cáncer de piel. Sabemos que existe una relación protectora (inversa) importante entre estas variables, pero no es al 100%, es decir, podemos protegernos bien del sol y desarrollar cáncer de piel por otros motivos.

5. La relación lineal negativa perfecta (pearson de -1) es cuando la relación es inversa perfecta, es decir, cuando una variable nos protege de la otra. También es difícil encontrar ejemplos en sanidad sobre esto, pero uno podría ser la vacunación de la varicela y el desarrollo de la enfermedad. Si estás correctamente vacunado se podría decir que hay un 100% de posibilidades de que no desarrolles la enfermedad, por lo que la vacuna nos protege.

RESUMEN

- Pearson de 1: Relación positiva perfecta (Cuando aumenta una variable, lo hace la otra a la misma velocidad y con la misma intensidad).
- Pearson entre 0 y 1:
* Cercano a 1: Relación positiva fuerte (Cuando aumenta una variable, lo hace la otra con bastante fuerza e intensidad, pero nunca con la misma que si fuese igual a 1).
* Cercano a 0: Relación positiva débil (Cuando aumenta una variable, lo hace la otra pero con menos fuerza e intensidad).
- Pearson de 0: No existe relación lineal (Las variables son independientes, no tienen relación).
- Pearson entre 0 y -1:
* Cercano a 0: Relación negativa débil (Cuando aumenta una variable, la otra disminuye pero con menos fuerza o intensidad).
* Cercano a -1: Relación negativa fuerte (Cuando aumenta una variable, la otra disminuye con fuerza e intensidad importantes, pero nunca la misma que si fuese igual a -1).
- Pearson de -1: Relación negativa perfecta o relación inversa (Cuando aumenta una variable, la otra disminuye con la misma fuerza e intensidad).


MICRORRESUMEN

- Cuando r= 1: las dos variables van en el mismo sentido (o aumentan o disminuyen) --> Relación directa.
- Cuando r= -1: las dos variables van en sentidos opuestos (una aumenta y la otra disminuye o viceversa) --> Relación inversa.