29. Correlación por rangos de Spearman | DATOS 2.0 MINI

Summary

En este video se explica cómo utilizar la correlación por rangos de Spearman para analizar la relación entre el grado académico y el ingreso económico anual de un grupo de personas. A través del uso del software SPSS, se realiza una prueba estadística bivariada que compara estas dos variables, una ordinal y la otra numérica. El análisis concluye que, debido a un alto valor de p, no se puede rechazar la hipótesis nula, indicando que no existe una correlación significativa entre el grado académico y el ingreso económico.

Takeaways

• 😀 La correlación de Spearman se utiliza cuando queremos evaluar la relación entre dos variables ordinales o de rango, como el grado académico y el ingreso económico anual.
• 😀 El grado académico es una variable ordinal con categorías ordenadas (sin grado, bachiller, maestría, doctorado), mientras que el ingreso económico anual es una variable numérica.
• 😀 El diagrama de dispersión no es útil para correlacionar variables ordinales, por lo que se debe usar otro tipo de gráfico, como las barras de error.
• 😀 Las barras de error en SPSS permiten observar la relación entre los grupos de grado académico y los ingresos anuales, mostrando un intervalo de confianza del 95%.
• 😀 La hipótesis del investigador es que existe una correlación entre el grado académico y el ingreso económico, mientras que la hipótesis nula sostiene que no existe tal correlación.
• 😀 Se utiliza una prueba de hipótesis con un valor Alfa de 0.05 para determinar la significancia de la correlación entre las dos variables.
• 😀 Para la correlación, se usa la prueba no paramétrica de Spearman en SPSS, en lugar de la correlación de Pearson, que es más adecuada para datos numéricos lineales.
• 😀 El valor p es el principal indicador de la prueba de correlación, ya que nos indica si la correlación observada es significativa o no.
• 😀 Si el valor p es superior al nivel de significancia (0.05), se acepta la hipótesis nula, lo que indica que no existe correlación entre las dos variables.
• 😀 En este caso, el valor p elevado sugiere que no hay suficiente evidencia para aceptar la hipótesis del investigador, y por lo tanto, se concluye que no hay correlación entre el grado académico y el ingreso económico.
• 😀 La interpretación de los resultados se realiza observando el valor p, y si este es bajo (menos de 0.05), se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis del investigador.

Q & A

¿Qué es la correlación por rangos de Spearman?

La correlación por rangos de Spearman es una medida estadística no paramétrica que se utiliza para evaluar la relación entre dos variables ordinales o entre una variable ordinal y una variable numérica. A diferencia de la correlación de Pearson, no asume que las variables tengan una distribución normal.

¿Por qué el diagrama de dispersión no es útil para este caso?

El diagrama de dispersión no es útil porque una de las variables (grado académico) es ordinal, lo que significa que tiene categorías ordenadas, mientras que la otra variable (ingreso económico anual) es numérica. Esto hace que el diagrama de dispersión no sea adecuado para analizar esta relación.

¿Cuál es la hipótesis del investigador en este caso?

La hipótesis del investigador es que existe una correlación entre el grado académico y el ingreso económico anual de las personas del grupo estudiado.

¿Qué representa el valor p en la correlación por rangos de Spearman?

El valor p es una medida de la probabilidad de que los resultados observados sean producto del azar. Un valor p bajo (menor que el nivel de significancia, como 0.05) sugiere que es poco probable que la relación observada sea debida al azar, indicando una correlación significativa.

¿Qué significa la hipótesis nula en este análisis?

La hipótesis nula (H0) en este análisis sostiene que no existe correlación entre el grado académico y el ingreso económico anual. En otras palabras, cualquier relación observada es fruto del azar.

¿Por qué se usa un alfa del 5% en este tipo de pruebas?

El alfa del 5% (0.05) es un umbral comúnmente utilizado en pruebas estadísticas para decidir si los resultados son suficientemente significativos para rechazar la hipótesis nula. Esto significa que se está dispuesto a aceptar un error tipo I (rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera) en un 5% de los casos.

¿Cómo se interpreta un valor p alto en la prueba de Spearman?

Un valor p alto indica que la probabilidad de que la relación observada entre las dos variables sea fruto del azar es alta. Esto sugiere que no hay una correlación significativa entre el grado académico y el ingreso económico, por lo que no se rechaza la hipótesis nula.

¿Qué muestra la gráfica de barras de error utilizada en el análisis?

La gráfica de barras de error muestra la variabilidad en los ingresos anuales de los diferentes grupos de grado académico. Cada barra representa el ingreso medio anual de cada grupo, y las barras de error proporcionan un intervalo de confianza al 95%, lo que ayuda a visualizar la precisión de los datos.

¿Cómo se puede expresar el valor p en porcentaje?

El valor p se puede expresar en porcentaje moviendo la coma decimal dos posiciones hacia la derecha. Esto convierte el valor p en una probabilidad porcentual, que facilita su interpretación.

¿Cuál es la conclusión principal del análisis realizado en el caso del grado académico y el ingreso económico?

La conclusión principal es que, basado en el valor p alto obtenido en la prueba de Spearman, no se puede rechazar la hipótesis nula. Esto significa que no existe una correlación estadísticamente significativa entre el grado académico y el ingreso económico anual de las personas en el estudio.