Donde los tomaste?

Hola, muchas gracias

Hola, gracias por tu comentario.

Hola, Mesli Carol. Muchas gracias por tu comentario.

Cuando se trata de correlación no lineal, el coeficiente de correlación de Pearson no es apropiado, ya que este coeficiente mide la relación lineal entre dos variables. Sin embargo, existen métodos alternativos para analizar la correlación no lineal. Algunos de los métodos más comunes son: Coeficiente de correlación de Spearman: Este coeficiente de correlación se basa en los rangos de las observaciones en lugar de en los valores brutos. Es adecuado para medir la relación entre variables que no siguen una distribución lineal, sino una relación monótona. El coeficiente de correlación de Spearman se calcula a partir de los rangos de las observaciones y puede variar entre -1 y 1. Coeficiente de correlación de Kendall: Similar al coeficiente de Spearman, el coeficiente de correlación de Kendall también se basa en los rangos de las observaciones. Este coeficiente mide la concordancia o discordancia entre los rangos de las dos variables y también puede variar entre -1 y 1. Es adecuado para medir la relación de orden entre variables no lineales. Coeficiente de correlación de polinomios: Este enfoque implica ajustar un modelo polinomial a los datos y luego calcular el coeficiente de correlación entre las variables. Puede utilizarse para medir la relación no lineal de grado superior entre las variables. Coeficiente de correlación de rango biserial: Este coeficiente de correlación se utiliza cuando una de las variables es categórica (binaria) y la otra es continua. Mide la relación entre las dos variables en términos de la correlación entre los rangos. Estos son solo algunos de los métodos utilizados para analizar la correlación no lineal. La elección del método dependerá de la naturaleza de los datos y del tipo de relación que se espera encontrar entre las variables. Es importante tener en cuenta que estos métodos no establecen una relación causal entre las variables, sino que simplemente miden la fuerza y la dirección de la relación.

no quieres q te haga el deber la interepretacion es netamente tuya

Hola, Daniel. Gracias por el comentario.

Hola, Erika. Gracias por comentar.

Hola. Muchas gracias a ti. Saludos.

Una pregunta cuando hay dos resultados iguales y una diferente que es proporcional o correlacional

Estadística para ciencias del comportamiento de Haroldo Elorza. Editorial Harla. México 1987. Pag. 82.

Hola, Alan. Gracias por el comentario. Espero te haya servido. Saludos.

No

Lineal entre 2 variables cuantitativas

el grado de asociación lineal

Hola, gracias por comentar. Saludos.

Autor: Haroldo Elorza Pérez Tejada. Libro: Estadística para ciencias del comportamiento. Editorial: Harla. Año: 1987.

Con Rkward. Utilizo la version rkteaching que está en la siguiente web: aprendeconalf.es/rkteaching/

HOola, tengo esta misma consulta. Gracias!

Si no me equivoco es SPSS. Un año tarde.

El programa se llama Rkteaching.

Hoja de cálculo de Libre Office.

El coeficiente de correlación se utiliza para dos variables cuantitativas. En tu caso, la variable "reporte" es una variable cualitativa, por lo que no se recomienda usar el diagrama de dispersión. Te sugiero que relaciones las ventas con otra variable, por ejemplo el tiempo, y la variable "reporte" la uses como variable categórica; con esto consigues agrupar los datos en dos partes y obtendrías dos diagrama de dispersión. Esto te será muy útil para hacer análisis comparativo.

@@Elestadigrafo necesito tu ayuda porfavor, mira... Estoy haciendo una investigación en donde mi hipótesis es que las empresas que presentan reportes de sustentabilidad presentan mayores ventas que los que no tienen reportes. por ende, hice dos graficos, uno con los que si otros que no presentan los reportes. ahora bien, me resulto que los que si presentan tienen una correlacion de 0,95 y los que no de 1. como seria la interpretacion de eso? en ese punto estoy perdido. Si tienes opiniones al respecto quedare atento gracias de antemano

El coeficiente 0.95 indica una correlación muy fuerte entre las variables. El coeficiente 1 indica una correlación perfecta, si unes los puntos te quedaría una línea recta. Con solo interpretar los coeficiente se podría decir que no hay diferencia entre los dos tipos de empresas. Para probar la hipótesis te sugiero que utilices un programa estadístico para generar el p-valor.

MATHE gracias, pero me referia a la de los rango de correlación, donde el limite es 1 y -1, mañana tengo una exposición sobre el tema y usare la table que vi en el video pero en caso que me pregunten de donde la obtuve, gracias.

MATHE Gracias, en serio muchas gracias por su ayuda

Hermano supiste la fuente de quien estableció los valores de correlación? Si lo sabes hechame una mano, michas gracias!!