Correlaciones bivariadas

Esta característica requiere la opción Statistics Base.

El procedimiento Correlaciones bivariadas calcula el coeficiente de correlación de Pearson, la rho de Spearman y la tau-b de Kendall con sus niveles de significación. Las correlaciones miden cómo están relacionadas las variables o los órdenes de los rangos. Antes de calcular un coeficiente de correlación, inspeccione los datos para detectar valores atípicos (que pueden generar resultados equívocos) y evidencias de una relación lineal. El coeficiente de correlación de Pearson es una medida de asociación lineal. Dos variables pueden estar perfectamente relacionadas, pero si la relación no es lineal, el coeficiente de correlación de Pearson no será un estadístico adecuado para medir su asociación.

Los valores de intervalo de confianza están disponibles para Pearson y Spearman.

Ejemplo
¿Está el número de partidos ganados por un equipo de baloncesto correlacionado con el número medio de puntos anotados por partido? Un diagrama de dispersión indica que existe una relación lineal. Al analizar los datos de la temporada 1994–1995 de la NBA, se descubre que el coeficiente de correlación de Pearson (0,581) es significativo al nivel 0,01. Se puede sospechar que cuantos más partidos se ganen por temporada, menos puntos habrán anotado los adversarios. Estas variables están correlacionadas negativamente (-0,401) y la correlación es significativa al nivel 0,05.
Estadísticas
Para cada variable: número de casos sin valores perdidos, media y desviación estándar. Para cada par de variables: coeficiente de correlación de Pearson, rho de Spearman, tau-b de Kendall, productos vectoriales de las desviaciones y covarianzas.

Consideraciones sobre los datos

Datos
Utilice variables cuantitativas simétricas para el coeficiente de correlación de Pearson y variables cuantitativas o variables con categorías ordenadas para la rho de Spearman y la tau-b de Kendall.
Supuestos
El coeficiente de correlación de Pearson asume que cada pareja de variables es normal bivariante.

Obtención de correlaciones bivariadas

Esta característica requiere la opción Statistics Base.

En los menús seleccione:

Analizar > Correlación > Bivariate ...

  1. Seleccione dos o más variables numéricas.
    También se encuentran disponibles las siguientes opciones:
    Coeficientes de correlación
    Para variables cuantitativas distribuidas normalmente, elija el coeficiente de correlación de Pearson. Si los datos no están normalmente distribuidos o tienen categorías ordenadas, seleccione los correspondientes a la Tau-b de Kendall o Spearman, que miden la asociación entre órdenes de rangos. Los coeficientes de correlación pueden estar entre -1 (una relación negativa perfecta) y +1 (una relación positiva perfecta). Un valor 0 indica que no existe una relación lineal. Al interpretar los resultados, se debe evitar extraer conclusiones de causa-efecto a partir de una correlación significativa.
    Prueba de significación
    Puede seleccionar probabilidades bilaterales o unilaterales. Si conoce de antemano la dirección de la asociación, seleccione Unilateral. De lo contrario, seleccione Bilateral.
    Señalar las correlaciones significativas
    Los coeficientes de correlación significativos al nivel 0,05 se identifican por medio de un solo asterisco y los significativos al nivel 0,01 se identifican con dos asteriscos.
    Mostrar sólo el triángulo inferior
    Cuando se selecciona, sólo se presenta en el resultado el triángulo inferior de la tabla de matriz de correlaciones. Cuando no se selecciona, se presenta la tabla de matriz de correlaciones completa en la salida. El valor permite que la salida de la tabla cumpla las directrices de estilo APA.
    Mostrar diagonal
    Cuando se selecciona, el triángulo inferior de la tabla de matriz de correlaciones con los valores diagonales se presenta en el resultado. El valor permite que la salida de la tabla cumpla las directrices de estilo APA.
  2. De manera opcional, puede seleccionar lo siguiente:
    • Pulse Opciones ... para especificar los estadísticos de correlación de Pearson y los valores perdidos.
    • Pulse Estilo ... para especificar condiciones para cambiar automáticamente las propiedades de las tablas dinámicas basándose en condiciones específicas.
    • Pulse Programa de arranque ... para obtener estimaciones robustas de errores estándar e intervalos de confianza para estimaciones como la media, la mediana, la proporción, la razón de las ventajas, el coeficiente de correlación o el coeficiente de regresión.
    • Pulse Intervalo de confianza ... para establecer las opciones para la estimación de los intervalos de confianza.

Este procedimiento pega la sintaxis del comando CORRELACIONE y NONPAR CORR .