Correlacion en STATA
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
📊 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
💡variables métricas
💡comando wv
💡ventas
💡publicidad
💡significancia
💡coeficiente de determinación (r²)
💡matriz de correlación
💡valor p
💡varianza
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.
Transcripts
cómo
bienvenidos en este tutorial haremos una
correlación con estado para ello
ocuparemos dos variables métricas ventas
y publicidad
el comando para la correlación en esta
doble con la sintaxis wv core seguido de
las variables que vais a utilizar una
coma y las opciones que desee solicitar
en nuestro caso concreto haremos
wv con vendas publicidad como ops see
ops nos indicará a las observaciones con
las cuales se llevó a cabo la
correlación y si no se nos indicará el
test de significancia bien hagamos la
correlación en ésta
pero
seguidos de las variables ticos
de las cuales queremos la correlación
ventas publicidad de nuestro caso
y coma
solicitamos que nos indique el número de
observaciones y la significancia con
esto simplemente damos enter y ahí
tenemos la correlación ahora vamos a
analizar los resultados
los resultados nos arrojan esta matriz
de coordinación
en este caso tenemos la variable ventas
y publicidad ambas en columnas y las
mismas variables en filas en esta parte
superior
tenemos la correlación de la variable
ventas consigo mismo pero aquí nos
interesa la correlación que pueda tener
ventas con la variable de publicidad
estas tres líneas nos ofrecen en primer
lugar la correlación de pearson la
significancia de esa correlación y el
número de observaciones con los cuales
se llevó a cabo esa esa corrección
cómo interpretar estos resultados la
correlación puede tomar valores desde
menos 1 hasta amazon por tanto mientras
más se aproxime a un positivo o negativo
mayor será la correlación
en este caso concreto la correlación es
positiva y es significativa note que el
valor p es menor que puntos 0 0 5 pero
qué significa eso punto 5 785 puede ser
algo difícil de dimensionar y es por eso
que tenemos como alternativa el
coeficiente de determinación o ere
cuadrado que simplemente se obtiene
elevando al cuadrado la correlación de
pisón en este caso al elevar al cuadrado
5.578 5
punto 33 46 el coeficiente de
determinación también se puede
interpretar en términos porcentuales con
lo cual esto es equivalente a decir 33
punto 46 por ciento y qué significa esto
pues significa que la publicidad y las
ventas comparten hasta el 33 punto 46
por ciento de la varianza
y eso es todo nos vemos el próximo vídeo
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