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Datos bivariados. Ejemplo 1

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Se explica el procedimiento para manipulación de datos bivariados a partir de un ejemplo Se resuelve un ejercicio para estudiar los conceptos trabajados sobre datos bivariados. Se estudian las calificaciones (sobre 100 puntos) en un simulacro y prueba de selección para 12 aspirantes. Se cuenta con la tabla de datos correspondiente a las calificaciones de los 12 aspirantes en el simulacro y la prueba. Se estudia la posibilidad de que exista una correlación entre los datos del simulacro y los datos de la prueba. Se comienza por definir el diagrama de dispersión, recordando que este parte de pares ordenados, conformados por los datos de la variable “x” y la variabla “y”. se dispone la información de la tabla en estos pares ordenados de tipo (x,y). Cuando no podemos contar con el diagrama de dispersión podemos utilizar el cálculo de la covarianza y el subsecuente coeficiente de variación de Pearson. Para el cálculo de la covarianza necesitamos el valor promedio de la variable “x” y la media de la variable “y”. Se realiza entonces una tabla en la que se tiene los valores de las desviaciones o las diferencias entre cada “x” y su respectiva media, en la siguiente columna la diferencia entre cada “y” menos su respectiva media. Y finalmente el producto entre las dos diferencias para el cálculo de la covarianza. El producto de las desviaciones debe hacerse para cada par ordenado. Una vez calculada la covarianza procedemos a calcular el coeficiente de correlación de Pearson, para lo que necesitamos los valores de las desviaciones estándar para las variables “x” y “y”. El coeficiente de correlación nos indica que debemos establecer una relación entre la covarianza y el producto de las desviaciones estándar de las variables. Cuando el valor de r está entre 0 y 1, o entre 0 y 100% estamos hablando de una correlación lineal positiva, y cuando se acerca a 1 es perfecta. En el próximo video se realiza un ejercicio más grande en el que se reconocen todas las herramientas tratadas anteriormente, y se muestra algo de su aplicabilidad.
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