DUDAS ESTADISTICA

[mery88]

Frijolina, olviadte del signo +/-, tú toma siempre como referencia el valor absoluto ya que en este caso el signo sólo nos sirve para saber si es directa o inversa la correlación.

- Si es positivo: +1 es que las dos variables están directamente relacionadas. Una aument, la otra tb. Una disminuye, la otra tb.

- Si es negativo: -1 es que las dos variables están inversamente relacionadas. Una aumenta, la otra disminuye. Una disminuye, la otra aumenta.

No sé si me explico...

[elbriga1989]

Te comento a tu primera pregunta frijolina.

Pearson nos habla de:

Correlación perfecta: RELACIÓN DIRECTA: 1, es decir que cuando tenemos coeficiente de correlación de 1, cuando un valor aumenta los otros también lo hace.

VALORES INDEPENDIENTES = 0, es decir no hay relación entre ellos.

Correlación perfecta: RELACIÓN INVERSA: -1, es decir cuando uno aumenta el otro disminuye.

Es el caso de tu pregunta solo te pregunta que cuando hay una correlación más fuerte, no te dice si es directa o inversa y por tanto debes buscar el valor que más se aproxime a 1 ( en su caso sería una correlación DIRECTA ) o a -1 ( Correlación INVERSA)

Y en este caso el que más se aproxima es el -0,85 que está más cerca de -1

Espero haberte ayudado, no me explico muy bien!

El la otra pregunta no te puedo ayudar.

[eir20@]

(15-10-2012 10:16 AM)elbriga1989 escribió:  Te comento a tu primera pregunta frijolina.

Pearson nos habla de:

Correlación perfecta: RELACIÓN DIRECTA: 1, es decir que cuando tenemos coeficiente de correlación de 1, cuando un valor aumenta los otros también lo hace.

VALORES INDEPENDIENTES = 0, es decir no hay relación entre ellos.

Correlación perfecta: RELACIÓN INVERSA: -1, es decir cuando uno aumenta el otro disminuye.

Es el caso de tu pregunta solo te pregunta que cuando hay una correlación más fuerte, no te dice si es directa o inversa y por tanto debes buscar el valor que más se aproxime a 1 ( en su caso sería una correlación DIRECTA ) o a -1 ( Correlación INVERSA)

Y en este caso el que más se aproxima es el -0,85 que está más cerca de -1

Espero haberte ayudado, no me explico muy bien!

El la otra pregunta no te puedo ayudar.

qe listo eres ijoooo!!!!!!!!!!!!

[elbriga1989]

ajajajj me parto contigo eir20, ojalá tuvieras razón!

[lauraa]

yo x fin he entendido el Pearson tb!!jajaj muchas gracias
Respecto a la segunda pregunta no nos tendría q dar el tamaño de la muestra para sacarlo??si no, no me cuadra ...
2. Suponiendo que los niveles de glucosa en un grupo de diabéticos se distribuyeron aproximadamente en forma de curva normal, con una media de 105 mg/ 100ml y una desviación típica de 9 mg/ 100 ml. ¿Cuál es la probabilidad de que un diabético tenga un valor menor de 87 mg/ 100 ml?:
Seleccione una:
a. 1%.
b. 5%.
c. 4%.
d. 2,5%.
e. 10%.
rc. : 2,5%.

[frijolina]

pearson aclarado....muuuuuuchas gracias!!
me quedo q cuanto más cerca este de 1 mas fuerte es la correlacion, si es positivo directa y si es negativo indirecta (inversamente proporcionales)

a ver si alguien arregla la 2ª, se q hay alguien q sabe porq en alguna otra pregunta lo han hecho pero no me acuerdo quien :-(

por favor por favor

[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.

[frijolina]

gracias ariztne...me lo copio en un word para siempre jamás

[mery88]

A ver...referente a la 2 pregunta que plantea Laura, es acerca de una distribución Normal o Guassiana, que es una distribución simétrica, característica indispensable para poder hacer este tipo de ejercicio.

Las características de la Distribución Normal son (entre otras, sólo pongo las que nos interesan para hacer este tipo de problemas):

- La Desviació Tipica +/-1: Engloba al 68% del total de distribución.
- La DT +/-2: Engloba al 95% del total de la distribución.
- La DT +/-3: Engloba el 99,75% de la distribución
- La DT +/-2,57: Engloba el 99% de la distribución

Pues bien, sabien esto, vamos con el problema.

DATOS

Media: 105
Desviación Típica (DT): 9 (Esto quiere decir que tendremos que ir haciendo separaciones de 9 en 9.
Total de la muestra: No lo pone...pero no lo necesitamos en este caso ya que sólo nos pide porcetnajes.

Si hacemos divisiones de 9 en 9 partiendo de la media (105), nos queda: 96, 87, 78... hacia la izquierda y 114, 123, 134... hacia la derecha.

Siendo: 96-> DT -1
87-> DT -2
96-> DT -3

114-> DT +1
123-> DT +2
134-> DT +3

¿Qúe nos piden?: tanto por ciento de valores de glucemia por debajo de 87, o lo que es lo mismo, porcentaje de personas por debajo de DT -2.
Sabemos que la DT +-2 la engloba el 95% de la muestra, por tanto el resto que nos queda (5%) es lo que corresponde a valores por encima de 123 (DT +2) y por debajo de 87 (DT -2) de dicha muestra. Como solo nos piden valores < de 87 de glucemia, solo estamos hablando del lado izquierdo de la distribución, así que tenemos que dividir este 5% que nos queda entre 2 y 5:2= 2,5% que es la respuesta correcta.

No sé si lo habéis entendido, pero estos problemas son muy sencillos si te sabes lo de los porcentajes y el truco de dividir en "trocitos" la muestra con el valor de la desviación típica. Si algo no queda claro, decírmelo y lo intento volver a explicar.

[frijolina]

gracias mery...pero me lo tendré q leer varias veces antes de decir q lo he entendido...estoy en ello, pero cuesta