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Sobre esta actividad

Conoce relaciones entre variables

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M.T. M.M.
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Quiz de correlaciones estadísticas
 

Quiz de correlaciones estadísticasVersión en línea

Conoce relaciones entre variables

por M.T. M.M.
1

¿Qué mide la correlación de Pearson?

2

Rango típico de Pearson r?

3

¿Cuándo usarías Spearman en lugar de Pearson?

4

Qué indica un r cercano a 0 en Pearson?

5

¿Qué efecto suelen tener los outliers en Pearson?

6

Diferencia clave entre correlación y causalidad

7

Coeficiente adecuado para variables ordinales

8

Interpretación típica de una correlación r=0.85

9

Si p-valor < 0.05 junto con r alto, ¿qué implica?

10

Qué puede sesgar la interpretación de la correlación?

Explicación

Pearson cuantifica cuán fuerte y en qué dirección se relaciona linealmente X con Y; no implica causalidad.

r ∈ [-1,1]. Valores cercanos a ±1 indican relación lineal fuerte; cerca de 0, ausencia de relación lineal.

Spearman se basa en rangos y no asume linealidad ni normalidad.

Un r cercano a 0 sugiere ausencia de relación lineal, no necesariamente de relación no lineal.

Outliers pueden inflar o defl actuar la estimación de r y sesgar resultados.

La correlación no prueba causalidad; se requieren pruebas o diseños específicos.

Para datos ordinales, la correlación por rangos (Spearman o Kendall) es adecuada.

r cercano a 1 indica relación lineal fuerte y positiva.

P-valor bajo indica que la relación observada probablemente no es por azar.

Confusores pueden crear o esconder asociaciones que no reflejan una relación directa.

 
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