Correlaciones y Regresiones en SPSS

Correlaciones y Regresiones en SPSS

Introducción

El manejo de datos estadísticos ha estado presente desde hace varios años atrás; con el avance de la ciencia y la tecnología, se ha podido conocer múltiples aplicaciones y sistemas capaces de proporcionarnos herramientas necesarias para la elaboración de informes estadísticos de manera sencilla.

El presente ensayo tiene como objetivo argumentar información sobre correlaciones y regresiones dentro del Software especializado SPSS, así mismo señalar su importancia dentro del Área de Salud.

Desarrollo del tema

El programa SPSS, es un conjunto de herramientas especializadas en el análisis estadístico. Es utilizado para realizar captura y análisis de datos, de manera que se pueda crear tablas y gráficas con información específica. En este software podemos encontrar la aplicación de medidas estadísticas como correlaciones y regresiones.

La correlación es una medida estadística que expresa como se relacionan dos variables numéricas y hasta qué punto. Se describe mediante la medida “coeficiente de correlación”, que va desde -1 a 1 y se indica mediante la letra “r”. Debemos tener en cuenta que dos variables se relacionarán cuando muestran una tendencia creciente o decreciente.

El signo nos indicará la dirección de la relación, es decir, si tiene un valor positivo se tratará de una relación directa o positiva, si tiene un valor negativo será una relación indirecta o negativa y si posee un valor nulo indicará que no existe relación.

La magnitud nos indicará la fuerza de la relación, cuanto más cercano sea el valor a los extremos -1 o 1, más fuerte será la tendencia que exista en las variables, en otras palabras, la dispersión que exista entre los puntos de dicha tendencia será menor. Cuando el coeficiente de correlación se acerque a cero, más débil será la tendencia, por lo que existirá más dispersión.

Entre los coeficientes más utilizados se encuentra el coeficiente de Pearson, que es la covarianza estandarizada, y su ecuación se retarda dependiendo de si se aplica a una muestra. La relación que estudiará es lineal y sus variables deberán ser cuantitativas. Además, encontramos el coeficiente de Spearman, que es equivalente al coeficiente de Pearson, pero con una transformación de los datos a rangos. Este se empleará como alternativa cuando los valores son ordinales.

Dentro del área de Salud, ambas herramientas, nos son útiles al momento de establecer una relación, entre los síntomas que puede presentar un paciente, signos encontrados por los especialistas médicos y lo patológico, así mismo relacionar estos datos con diferentes fechas, de manera que se pueda realizar predicciones futuras con el acompañamiento de gráficos de dispersión.

Conclusiones

• Dentro del estudio de la estadística, encontramos múltiples herramientas

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