Correlacion en STATA

José I. Azuela

19 Mar 202103:10

Summary

TLDREn este tutorial, se explica cómo realizar una correlación de Pearson entre dos variables métricas: ventas y publicidad. Se utiliza el comando 'wv' en SPSS, especificando las variables y las opciones 'see' para obtener el número de observaciones y la significancia del test. El resultado muestra una matriz de correlación donde la correlación de Pearson es positiva y significativa, con un valor p < 0.05. El coeficiente de determinación (r²), que es el cuadrado de la correlación (5.578^2 = 0.3346), indica que el 33.46% de la varianza en las ventas se puede explicar por la publicidad, ofreciendo una visión de cómo estas variables están relacionadas.

Takeaways

🔍 En este tutorial se explica cómo realizar una correlación con estado utilizando dos variables métricas: ventas y publicidad.
💡 El comando utilizado para calcular la correlación es `wv core`, seguido de las variables y las opciones deseadas.
📊 Se solicita la opción `ops` para obtener el número de observaciones y la significancia del test de correlación.
📈 Se realizan los cálculos de correlación con las variables `ventas` y `publicidad`, y se solicitan los resultados.
📋 Se obtiene una matriz de correlación que muestra los valores de correlación de Pearson, la significancia y el número de observaciones.
➡️ La correlación se interpreta como un valor que varía entre -1 y 1, donde valores cercanos a 1 o -1 indican una correlación fuerte.
📉 En el ejemplo, la correlación es positiva y significativa, con un valor p inferior a 0.05, lo que indica una relación estadísticamente significativa.
🔢 El coeficiente de determinación (r²) se calcula elevando al cuadrado la correlación de Pearson, y en este caso es del 33.46%.
📊 El 33.46% de varianza compartida entre publicidad y ventas se interpreta como una medida de la fuerza de la relación entre ambas variables.
👋 El vídeo concluye con un breve despedida, prometiendo más contenido en futuras sesiones.

Q & A

¿Qué tutorial están explicando en el guion?
-En el guion se está explicando un tutorial sobre cómo realizar una correlación en un programa de software estadístico.
¿Cuáles son las dos variables métricas utilizadas en la correlación mencionada en el guion?
-Las dos variables métricas utilizadas son 'ventas' y 'publicidad'.
¿Cuál es el comando que se utiliza para realizar la correlación en el tutorial?
-El comando utilizado para realizar la correlación es 'wv core' seguido de las variables y las opciones deseadas.
¿Qué opciones se solicitan al ejecutar el comando 'wv core' en el ejemplo?
-Se solicitan las opciones 'see' y 'ops', que indican el número de observaciones y la significancia del test de correlación.
¿Qué se entiende por 'observaciones' en el contexto de la correlación?
-Las 'observaciones' se refieren a los datos o registros analizados para calcular la correlación entre las variables.
¿Qué tipo de correlación se calcula en el ejemplo del guion?
-Se calcula la correlación de Pearson, que es una medida de la fuerza y dirección de la relación entre dos variables.
¿Cómo se interpreta el resultado de la correlación si el valor p es menor que 0.05?
-Si el valor p es menor que 0.05, se entiende que la correlación es estadísticamente significativa, lo que significa que hay una relación entre las variables que no es probable que ocurra por azar.
¿Qué es el coeficiente de determinación (R cuadrado) y cómo se calcula?
-El coeficiente de determinación (R cuadrado) es un valor que indica la cantidad de varianza de una variable que se puede explicar por la otra variable. Se calcula al elevar al cuadrado el coeficiente de correlación de Pearson.
¿Qué significa el porcentaje del coeficiente de determinación en el ejemplo?
-En el ejemplo, el 33.46% indica que hasta el 33.46% de la varianza en las ventas se puede explicar por la variable publicidad.
¿Qué se debe hacer después de obtener los resultados de la correlación?
-Después de obtener los resultados, se deben analizar para interpretar la relación entre las variables y determinar si la correlación es significativa y cuánto de la varianza de una variable se puede explicar por la otra.
¿Cuál es la importancia de entender la correlación en el análisis de datos?
-La importancia de entender la correlación en el análisis de datos es fundamental para identificar relaciones entre variables, lo que puede ayudar a formular hipótesis, predecir tendencias y tomar decisiones informadas.

Outlines

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📊 Análisis de Correlación con Estado en el Contexto de Ventas y Publicidad

En este tutorial, se explica cómo realizar una correlación con estado utilizando dos variables métricas: ventas y publicidad. Se utiliza el comando 'wv core' con la sintaxis adecuada para calcular la correlación entre estas variables. Además, se solicitan opciones que revelan el número de observaciones y la significancia del test. Se presenta una matriz de correlación que incluye tanto la correlación de Pearson como la significancia y el número de observaciones. La correlación es positiva y significativa, con un valor p menor que 0.05, lo que indica una relación entre las variables. El coeficiente de determinación, o r cuadrado, se calcula elevando al cuadrado la correlación de Pearson, proporcionando una interpretación en términos porcentuales de la varianza compartida entre las variables, en este caso, un 33.46%.

Mindmap

Keywords

💡correlación

La correlación es una medida estadística que indica la relación entre dos variables. En el vídeo, la correlación se utiliza para analizar la relación entre las ventas y la publicidad. Se menciona que una correlación positiva indica que ambas variables aumentan o disminuyen en conjunto, y se utiliza el comando 'wv' para calcularla, lo que es crucial para entender cómo los esfuerzos de publicidad pueden afectar las ventas.

💡variables métricas

Las variables métricas son aquellas que miden una cantidad numérica, como las ventas y la publicidad en el vídeo. Estas variables son fundamentales para realizar análisis estadísticos y son el foco principal del tutorial, ya que se utilizan para calcular la correlación entre las ventas y la inversión en publicidad.

💡comando wv

El comando 'wv' es una instrucción utilizada en el software estadístico SPSS para calcular la correlación de Pearson entre dos variables. En el guion, se describe cómo se utiliza este comando para obtener la correlación entre las ventas y la publicidad, lo cual es esencial para el análisis que se está realizando.

💡ventas

Las ventas son una variable métrica que se refiere a la cantidad de productos o servicios vendidos por una empresa en un período de tiempo. En el vídeo, las ventas son una de las variables analizadas para determinar su relación con la publicidad, siendo un indicador clave del éxito de la estrategia de marketing.

💡publicidad

La publicidad es una variable métrica que se refiere a los esfuerzos y gastos destinados a promover y vender productos o servicios. En el contexto del vídeo, se estudia cómo la inversión en publicidad puede estar correlacionada con el aumento de las ventas.

💡significancia

La significancia estadística se refiere a la probabilidad de que un resultado se deba a un efecto real en lugar de a la casualidad. En el vídeo, se menciona la importancia de que el valor p sea menor que 0.05 para considerar que la correlación entre las ventas y la publicidad es significativa, lo que implica que la relación no es probablemente un evento fortuito.

💡coeficiente de determinación (r²)

El coeficiente de determinación, representado como r², es una medida que indica la cantidad de varianza en una variable que se puede explicar por la correlación con otra variable. En el vídeo, se calcula el r² para interpretar la correlación entre las ventas y la publicidad, mostrando el porcentaje de varianza en las ventas que se puede atribuir a la publicidad.

💡matriz de correlación

Una matriz de correlación es una tabla que muestra las correlaciones entre varias variables. En el vídeo, se menciona que la matriz de correlación incluye tanto las correlaciones de las variables con sí mismas (autocorrelaciones) como la correlación entre las ventas y la publicidad, siendo este último el foco de interés.

💡valor p

El valor p, o probabilidad p-value, es un número que se utiliza para determinar la significancia estadística de una correlación. En el vídeo, se menciona que un valor p menor que 0.05 indica que la correlación entre las ventas y la publicidad es significativa, lo que es crucial para la interpretación de los resultados.

💡varianza

La varianza es una medida estadística que indica la dispersión de los datos alrededor de su promedio. En el contexto del vídeo, se utiliza para interpretar el coeficiente de determinación, ya que indica la cantidad de varianza en las ventas que está explicada por la publicidad.

Highlights

Tutorial de correlación con estado utilizando dos variables métricas: ventas y publicidad.

Comando para realizar la correlación: 'wv core' seguido de las variables y opciones.

Opciones 'ops' muestra las observaciones utilizadas para la correlación y el test de significancia.

Se solicita el número de observaciones y la significancia en la correlación.

Correlación se realiza entre las variables 'ventas' y 'publicidad'.

Resultados se presentan en una matriz de correlación.

Correlación de Pearson, significancia y número de observaciones se muestran en la matriz.

Interpretación de la correlación: valores desde -1 hasta 1.

Correlación positiva y significativa indica relación entre ventas y publicidad.

Valor p menor que 0.05 indica correlación significativa.

Coeficiente de determinación (r²) se calcula elevando la correlación al cuadrado.

Interpretación del coeficiente de determinación en porcentajes.

El 33.46% de la varianza se comparte entre publicidad y ventas.

Resumen final del tutorial y despedida hacia el próximo vídeo.