Correlación De Pearson

INDICE

• Resumen ………………………………………………………………...pag.2

• Introducción……………………………………………………….……..pag.2-8

1. Explicación de los pasos de la correlación de Pearson (Inspección ocular, gráfica y fórmula con su descripción)

2. Datos recopilados para el informe

3. Inspección ocular

4. Gráfica

5. Fórmula

6. Fiabilidad

7. Bibliografía de Karl Pearson

8. Hipótesis

• Método…………………………………………………………………....pag.8-9

1. Participantes

2. Materiales

3. Procedimiento

• Resultados……………………………………………………………..…pag.9

• Discusión………………………………………………………………....pag.9

• Bibliografía………………………………………………………………..pag.10

1. Apuntes del profesor

2. Internet

CORRELACIÓN DE PEARSON:

PESO Y Nº DE HORAS DE DEPORTE EN NIÑOS DE 3º DE PRIMARIA

Gema Fernández Mellado

Grado en Maestro de Primaria 1ºC

Resumen

Voy a realizar la correlación de Pearson entre el peso de niños de 3º de primaria y el número de horas de deporte semanales que realizan estos niños entre las horas de gimnasia del colegio más las horas de deporte extraescolares.

Voy a utilizar el método de Pearson para variables continuas.

El resultado de la correlación de Pearson ha salido -0,43; el resultado obtenido está más próximo a 0, y el valor r = 0,75 por lo tanto la probabilidad de error es mayor del 5% así que no hay correlación.

Los resultados obtenidos no están de acuerdo con la investigación previa ya que el peso de los niños de 3º de primaria no están solo relacionado con las horas de deporte semanales, sino que influirán otras variantes como podrían ser la alimentación, la carga genética, el tiempo y el tipo de juego que cada niño realice diariamente (si es más sedentario o más activo).

Introducción

• Correlación de Pearson: Es un número que nos dice si hay relación entre dos variables y nos indica la fuerza y la dirección de ambas. Se puede hacer la correlación a partir de 3 personas pero cuantas más mejor.

• Para realizar una correlación de debemos seguir 3 pasos:

1) Primero realizamos una inspección ocular para comparar los valores:

Ej: Mucho peso = Pocas horas de deporte

Poco peso = Muchas horas de deporte

Peso medio = Máximas horas e intermedias

2) Segundo paso: Realizaremos un gráfico con las ordenadas y las abcisas.

Coeficiente de correlación de Karl Pearson

Dado dos variables, la correlación permite hacer estimaciones del valor de una de ellas conociendo el valor de la otra variable.

Los coeficientes de correlación son medidas que indican la situación relativa de los mismos sucesos respecto a las dos variables, es decir, son la expresión numérica que nos indica el grado de relación existente entre las 2 variables y en qué medida se relacionan. Son números que varían entre los límites +1 y -1. Su magnitud indica el grado de asociación entre las variables; el valor r = 0 indica que no existe relación entre las variables; los valores (1 son indicadores de una correlación perfecta positiva (al crecer o decrecer X, crece o decrece Y) o negativa (Al crecer o decrecer X, decrece o crece Y).

Para interpretar el coeficiente de correlación utilizamos la siguiente escala:

Valor Significado

-1 Correlación negativa grande y perfecta

-0,9 a -0,99 Correlación negativa muy alta

-0,7 a -0,89 Correlación negativa alta

-0,4 a -0,69 Correlación negativa moderada

-0,2 a -0,39 Correlación negativa baja

-0,01 a -0,19 Correlación negativa muy baja

0 Correlación nula

0,01 a 0,19 Correlación positiva muy baja

0,2 a 0,39 Correlación positiva baja

0,4 a 0,69 Correlación positiva moderada

0,7 a 0,89 Correlación positiva alta

0,9 a 0,99 Correlación positiva muy alta

1 Correlación positiva grande y perfecta

3) Tercer paso: Se calcula la fórmula de Pearson

Descripción de la fórmula:

N: Nº de personas o parejas.

ΣX: Se suman todos los valores de X. Sumatorio de X.

ΣX2: Se suman todos los valores de X puestos al cuadrado.

(ΣX)2: Sumatorio de todo X al cuadrado.

ΣY: Se suman todos los valores de Y. Sumatorio de Y.

ΣY2: Se suman todos los valores de Y puestos al cuadrado.

(ΣY)2: Sumatorio de todo Y al cuadrado.

ΣXY: Se multiplican los valores de X y de Y y se suman.

Fiabilidad:

Error que se comete para la medida. Cuanto mayor número de pares o de personas es más fiable.

Error +5% no existe relación entre variables.

Error -5% existe relación entre variables.

Datos recopilados para el informe:

NOMBRE X2 PESO X X.Y HORAS DEPORTE Y Y2

Juanma 1936 44 352 8 64

Jesús 2025 45 270 6 36

José A. 2025 45 360 8 64

Juan Diego 2209 47 188 4 16

José Pedro 2116 46 184 4 16

Lorena 1225 35 245 7 49

Lidia 1296 36 252 7 49

Total:

12832

298

1851

44

294

Inspección ocular:

Mucho peso (46 y 47Kg) = Pocas horas de deporte (4, 4h)

Poco peso (35 y 36Kg) = Muchas horas de deporte (7, 7h)

Peso medio (44 y 45Kg) = Máximas horas e intermedias (8, 6h)

No hay correlación.

Gráfica:

No hay correlación

Fórmula:

Resultado de la fórmula:

r: -0,43

Fiabilidad:

Error +5% no existe relación entre variables.

Error -5% existe relación entre variables.

Valor crítico = 0,75

No hay correlación.

Karl Pearson

Nació en Londres el 27 de marzo de 1857 y murió en Londres el 27 de abril del 1936. Fue un prominente científico, matemático y pensador británico, que estableció la disciplina de la estadística matemática.

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