Cómo las tablas de correlación, regresión y de dos vías aclaran los datos estadísticos

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Por Deborah J. Rumsey

Uno de los objetivos más comunes de la investigación estadística es encontrar vínculos entre las variables. Mediante el uso de tablas de correlación, regresión y de dos vías, puede utilizar los datos para responder a preguntas como éstas:

  • ¿Qué comportamientos de estilo de vida aumentan o disminuyen el riesgo de cáncer?
  • ¿Cuál es el número de efectos secundarios asociados con este nuevo medicamento?
  • ¿Puedo reducir mi colesterol tomando este nuevo suplemento herbal?
  • ¿Pasar mucho tiempo en Internet hace que una persona aumente de peso?

Encontrar vínculos entre variables es lo que ayuda al mundo médico a diseñar mejores medicamentos y tratamientos, proporciona a los profesionales de marketing información sobre quién es más probable que compre sus productos y da a los políticos información sobre la cual construir argumentos a favor y en contra de ciertas políticas.

En el mega negocio de buscar relaciones entre variables, se encuentra un número increíble de resultados estadísticos, pero ¿puede decir lo que es correcto y lo que no lo es? Muchas decisiones importantes se toman en base a estos estudios, y es importante saber qué estándares deben cumplirse para que los resultados sean creíbles, especialmente cuando se reporta una relación causa-efecto.

Es por eso que usted necesita saber cómo

  • graficar los datos de dos variables numéricas (como el nivel de dosis y la presión arterial);
  • encontrar e interpretar la correlación (la fuerza y dirección de la relación lineal entre x e y);
  • encontrar la ecuación de una recta o curva que mejor se ajuste a los datos (y cuando hacerlo sea apropiado); y
  • usar estos resultados para hacer predicciones para una variable basada en otra (llamada regresión).

También es necesario reconocer cuándo una línea encaja bien en los datos y cuándo no, y qué conclusiones se pueden (y no se deben) sacar en las situaciones en las que una línea sí encaja.

Es útil buscar y describir los vínculos entre dos variables categóricas (como el número de dosis diarias y la presencia o ausencia de náuseas). Para ello, se recopilan y organizan los datos en tablas bidireccionales (donde los valores posibles de una variable forman las filas y los valores posibles de la otra variable forman las columnas), se interpretan los resultados, se analizan los datos de las tablas bidireccionales para buscar relaciones y se comprueba la independencia.

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