Correlación introducción

Froggy Jumps

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Breve cuestionario para introducir a correlacion

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Gala Cortés Ramírez

Mexico

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Froggy Jumps Correlación introducciónOnline version Breve cuestionario para introducir a correlacion by Gala Cortés Ramírez 1 ¿Qué técnica estadística se utiliza cuando se tienen dos variables cuantitativas y se desea saber si existe una asociación lineal entre ellas tratándolas de manera simétrica? a ANOVA b Correlación c Regresión lineal 2 ¿Cuál es la principal ventaja del coeficiente de correlación de Pearson (r) sobre la covarianza? a Que permite probar causalidad directa. b Que es un índice sin unidades limitado entre -1 y 1, lo que facilita comparar estudios. c Que puede medir relaciones no lineales como curvas en forma de U. 3 Si un estudio reporta un coeficiente de correlación de r=0.80, ¿cuál es el valor del coeficiente de determinación (r 2 ) y qué significa? a 0.64; el 64% de los datos son idénticos. b 0.64; el 64% de la variación de una variable se asocia linealmente con la variación de la otra. c 0.80; existe un 80% de probabilidad de que la relación sea causal. 4 ¿Qué indica un valor p<0.05 en una prueba de hipótesis para una correlación? a Que existe una probabilidad del 95% de que una variable cause la otra. b Que es poco probable observar esa asociación si la correlación poblacional fuera realmente cero. c Que la relación entre las variables es muy fuerte y biológicamente importante 5 ¿Por qué se debe evitar el uso de términos como "provocó" o "determinó" al reportar resultados de una correlación en un diseño observacional? a Porque la correlación indica asociación, pero no demuestra causalidad. b Porque los términos causales solo se permiten si el valor p es menor a 0.001. c orque el coeficiente de Pearson siempre es positivo

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Breve cuestionario para introducir a correlacion

by Gala Cortés Ramírez

¿Qué técnica estadística se utiliza cuando se tienen dos variables cuantitativas y se desea saber si existe una asociación lineal entre ellas tratándolas de manera simétrica?

ANOVA

Correlación

Regresión lineal

¿Cuál es la principal ventaja del coeficiente de correlación de Pearson (r) sobre la covarianza?

Que permite probar causalidad directa.

Que es un índice sin unidades limitado entre -1 y 1, lo que facilita comparar estudios.

Que puede medir relaciones no lineales como curvas en forma de U.

Si un estudio reporta un coeficiente de correlación de r=0.80, ¿cuál es el valor del coeficiente de determinación (r 2 ) y qué significa?

0.64; el 64% de los datos son idénticos.

0.64; el 64% de la variación de una variable se asocia linealmente con la variación de la otra.

0.80; existe un 80% de probabilidad de que la relación sea causal.

¿Qué indica un valor p<0.05 en una prueba de hipótesis para una correlación?

Que existe una probabilidad del 95% de que una variable cause la otra.

Que es poco probable observar esa asociación si la correlación poblacional fuera realmente cero.

Que la relación entre las variables es muy fuerte y biológicamente importante

¿Por qué se debe evitar el uso de términos como "provocó" o "determinó" al reportar resultados de una correlación en un diseño observacional?

Porque la correlación indica asociación, pero no demuestra causalidad.

Porque los términos causales solo se permiten si el valor p es menor a 0.001.

orque el coeficiente de Pearson siempre es positivo

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¿Cuál es la principal ventaja del coeficiente de correlación de Pearson (r) sobre la covarianza?

Si un estudio reporta un coeficiente de correlación de r=0.80, ¿cuál es el valor del coeficiente de determinación (r 2 ) y qué significa?

¿Qué indica un valor p<0.05 en una prueba de hipótesis para una correlación?

¿Por qué se debe evitar el uso de términos como "provocó" o "determinó" al reportar resultados de una correlación en un diseño observacional?

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