Exploración de las relaciones entre variables

En el cuadro de diálogo principal, seleccione las cuatro variables siguientes para el análisis:

• Edad en años
• Años con la empresa actual
• Ingresos de los hogares (en miles)
• Ratio deuda/ingresos (×100)

Estas variables se eligen por su relevancia para evaluar la estabilidad financiera del cliente y su potencial de reembolso del préstamo.

Dentro del subdiálogo Criterios, se especifican las siguientes opciones analíticas:

Método de normalización: Escala Mín-Máx

Esta técnica de normalización reescala cada variable al intervalo [0, 1] restando el valor mínimo y dividiendo por el rango. Este enfoque puede garantizar que todas las variables contribuyan proporcionalmente a los cálculos de distancia, independientemente de sus escalas o unidades originales.

Porcentaje del intervalo de confianza: 95% (predeterminado)

Seleccione un nivel de confianza del 95% para la estimación de los intervalos de confianza en torno a los coeficientes de correlación de distancias. Este ajuste permite la inferencia basada en intervalos, indicando el rango dentro del cual se espera que se encuentre la verdadera correlación de distancias de la población con un 95% de confianza.

En el subdiálogo Imprimir, seleccione las siguientes opciones.

Imprimir detalles

Muestra todos los ajustes de configuración en la salida, incluidas las variables seleccionadas, el método de normalización y los parámetros de prueba.

Coeficientes de correlación de distancias

Muestra los valores de correlación de distancia por pares, indicando la fuerza de la dependencia (lineal o no lineal) entre las variables.

Estimaciones de la covarianza de distancia

Informa de los valores de covarianza de distancia por pares, que cuantifican la magnitud de la variabilidad conjunta.

Métricas de distancia

Detalla las distancias por pares calculadas para cada variable, útil para el diagnóstico y la interpretación.

Estimaciones de significación

Proporciona valores p asociados a cada coeficiente de correlación de distancias, lo que ayuda a evaluar la significación estadística.

Estos resultados facilitan la interpretación numérica e inferencial de las dependencias entre variables.

En el subdiálogo Plot, establezca un gráfico de dispersión bivariante con los siguientes ejes.

• Eje X : Edad en años
• Eje Y : Ratio deuda/ingresos (×100)

Este gráfico ilustra visualmente la naturaleza de la asociación entre la edad del encuestado y su carga de la deuda en relación con los ingresos. Permite comprobar inmediatamente si la relación presenta patrones lineales, curvilíneos o más complejos y no evidentes, complementando así los resultados numéricos formales.