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WorksheetsTEMA 7 LAS CORRELACIONES
Total questions: 25
Worksheet time: 13mins
Supongamos que obtenemos una correlación negativa de -0,5 entre motivación y rendimiento
Los sujetos más motivados tienden a rendir peor y viceversa, aunque esto se da con una magnitud moderada
Logicamente los sujetos mas motivados tienden a rendir mejor y viceversa , aunque esto se da con una magnitud moderada
Una alta motivación es la causa de un bajo rendimiento aunque de esta forma es moderada
Cuando solo podemos garantizar un nivel ordinal de medida en las variables , para estimar la correlación entre ellas debemos acudir a:
El coeficiente de Pearson
El coeficiente de Spearman
El coeficiente de contingencia
Una correlación moderada pero no estadisticamente significativa nos indica :
Una correlación distinta de cero en la población
Una correlación igual a cero en la población
Una correlación moderada en la población
Una correlación estadisticamente significativa nos indica :
Una correlación de magnitud alta
Una correlación igual a cero en la población
Las dos anteriores son falsas
Una correlación estadisticamente significativa nos indica
Una correlación distinta de cero en la población
Una correlación igual a cero en la población
Una correlación media o alta en la población
Una correlación Pearson de -0,92 indica:
Una correlación muy elevada
Una correlación baja
Es un valor incorrecto
El coeficiente de asociación adecuado para dos vriables categóricas politómicas es:
Phi
Contingencia c
Tetracórico
Obtenemos una correlación de Pearson de 1,09 . Significa...
Que hay una tendencia alta a que los valores altos en una variable le corresponden los bajos en la otra y viceversa
Que hay una tendencia alta a que a los valores altos en una variable le corresponden también altos en la otra
Es un valor que no se puede dar en una corralación Pearson
Cuando hay una tendencia a que los valores más altos alcanzados por un grupo de sujetos en una variable le corresponden los valores mas bajos en la otra variable y viceversa , decimos que la relación es
Imperfecta positiva
Imperfecta negativa
Perfecta positiva
Para interpretar la magnitud de un coeficiente de correlación tetracórico :
La haremos igual que en la correlación de Pearson
Dependera de un valor de c. maximo
Sabemos que solo podremos obtener valores positivos
Una correlación de -0,75
Siempre es estadísticamente significativa
Indica una magnitud alta
Indica una magnitud baja
Si queremos calcular la correlación entre dos variables de nivel de medida ordinal , el coeficiente adecuado para ello es
Pearson
Spearman Brown
Tetracórico
El estadístico que se debe utilizar para medir el grado de asociación entre dos variables politómicas con nivel de medida nominal se denomina...
Coeficiente Pearson
Coeficiente de contingencia
Coeficiente Phi
En el siguiente gráfico se muestra el diagrama de dispersión de dos variables . En viata del diagrama la realción entre ambas es :
Una relación lineal imperfecta positiva
Una relación lineal perfecta positiva
Una relación lineal perfecta negativa
1. Si en una muestra de 200 sujetos, 100 mujeres y 100 varones, pretendemos establecer la correlación entre la variable sexo (variable X), y los ingresos de cada persona, medidos en euros (variable Y), debemos utilizar:
El rxy de Pearson
El coeficiente de Spearman
El coeficiente biserial puntual (rbp)
Entre los objetivos del investigador se encuentra la de establecer si se da relación estadística entre la variable sexo y el número de conductas incívicas. En tal caso, deberíamos calcular:
La correlación Pearson
La correlación biserial puntual
La correlación de Spearman
Cuando a gran parte de las puntuaciones más altas obtenidas por un grupo de sujetos en una variable le corresponden las puntuaciones más bajas en la otra variable, decimos que la relación es:
Imperfecta positiva
Imperfecta negativa
Perfecta negativa
Si al aumentar los valores de una variable en un grupo de sujetos, los valores de la otra aumentan y, además, lo hacen en la misma proporción, nos encontramos ante:
realción imperfecta positiva
una relación perfecta negativa
Una relación perfecta positiva
La correlación entre atención y rendimiento indica (r = 0,21; p= 0,03 (probabilidad bilateral)):
Que hay una tendencia fuerte a que los alumnos con altas puntuaciones en atención tienen altas puntuaciones en rendimiento
Que la atención influye poco en el rendimiento
Que hay una relación baja entre ambas varaible
La transformación de las puntuaciones de los sujetos a rangos o posiciones es una operación propia del coeficiente de correlación de:
Contingencia
Pearson
Spearman
Decimos que una correlación entre dos variables es elevada, cuando el valor del coeficiente está comprendido, en valor absoluto, entre:
0,91 y 1
0,71 y 0,9
0,4 y 0,7
El coeficiente de Contingencia (C) que para algunos autores se denomina grado de asociación, se utiliza cuando las dos variables alcanzan un nivel de medida:
nominal
ordinal
razón
Cuando los datos recogidos de las dos variables se distribuyen normalmente y alcanzan un nivel de medida de intervalo, el coeficiente de cálculo más apropiado es :
El coeficiente Spearman
El coeficiente de contingencia
El coeficiente de Pearson
En una muestra de 30 sujetos hemos establecido la correlación de PEARSON entre las puntuaciones en Matemáticas y Ciencias y hemos encontrado un valor de 0,78; por lo tanto, podemos afirmar que nos encontramos ante:
Una correlación muy alta o muy elevada
Una correlación media o notable
Una correlación alta o elevada
Un diagrama de dispersión entre la variable x y la variable Y es el que figura a continuación ¿Como lo interpretaría este gráfico?
imperfecta positiva
imperfecta negativa
perfecta negativa
