Quiz de correlaciones estadísticas

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Conoce relaciones entre variables

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M.T. M.M.

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Quiz de correlaciones estadísticasVersion en ligne Conoce relaciones entre variables par M.T. M.M. 1 ¿Qué mide la correlación de Pearson? a La media de X o Y b La variabilidad individual de cada variable c La fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables numéricas. d La causalidad entre X e Y 2 Rango típico de Pearson r? a Entre -1 y 1, donde -1 es relación lineal perfecta negativa y 1 positiva perfecta. b Entre 0 y 1 c Entre -2 y 2 d Entre -0.5 y 0.5 3 ¿Cuándo usarías Spearman en lugar de Pearson? a Cuando hay más de dos variables b Cuando hay causalidad establecida c Solo para variables numéricas d Cuando datos son ordinales o no cumplen normalidad para Pearson. 4 Qué indica un r cercano a 0 en Pearson? a Poca o ninguna relación lineal entre las variables. b Relación curvilínea perfecta c Relación causal fuerte d Relación no lineal fuerte 5 ¿Qué efecto suelen tener los outliers en Pearson? a Aumentan la significancia p b Mejoran la precisión de r c No afectan a r d Distorsionan la estimación de la fuerza y dirección de la relación. 6 Diferencia clave entre correlación y causalidad a La causalidad siempre es bidireccional b No existen métodos que prueben causalidad c La correlación implica causalidad automática d La correlación mide asociación; la causalidad implica que una variable produce cambios en otra. 7 Coeficiente adecuado para variables ordinales a Spearman (o Kendall) b Cochran c Gini d Pearson 8 Interpretación típica de una correlación r=0.85 a Fuerza alta y dirección positiva de la relación lineal b Relación negativa c Sin relación d Fuerza baja 9 Si p-valor < 0.05 junto con r alto, ¿qué implica? a La relación es no significativa b La relación es estadísticamente significativa y fuerte. c La muestra es grande sin importar r d La causalidad está probada 10 Qué puede sesgar la interpretación de la correlación? a Tamaño muestral b Variables externas no controladas (confusores) c La correlación no se puede calcular con ruido d Altos valores de r siempre significativos Explicación 1 Pearson cuantifica cuán fuerte y en qué dirección se relaciona linealmente X con Y; no implica causalidad. 2 r ∈ [-1,1]. Valores cercanos a ±1 indican relación lineal fuerte; cerca de 0, ausencia de relación lineal. 3 Spearman se basa en rangos y no asume linealidad ni normalidad. 4 Un r cercano a 0 sugiere ausencia de relación lineal, no necesariamente de relación no lineal. 5 Outliers pueden inflar o defl actuar la estimación de r y sesgar resultados. 6 La correlación no prueba causalidad; se requieren pruebas o diseños específicos. 7 Para datos ordinales, la correlación por rangos (Spearman o Kendall) es adecuada. 8 r cercano a 1 indica relación lineal fuerte y positiva. 9 P-valor bajo indica que la relación observada probablemente no es por azar. 10 Confusores pueden crear o esconder asociaciones que no reflejan una relación directa.

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par M.T. M.M.

¿Qué mide la correlación de Pearson?

Rango típico de Pearson r?

¿Cuándo usarías Spearman en lugar de Pearson?

Qué indica un r cercano a 0 en Pearson?

¿Qué efecto suelen tener los outliers en Pearson?

Diferencia clave entre correlación y causalidad

Coeficiente adecuado para variables ordinales

Interpretación típica de una correlación r=0.85

Si p-valor < 0.05 junto con r alto, ¿qué implica?

Qué puede sesgar la interpretación de la correlación?

Explicación