Coeficiente de Correlacion

[@miguelangelgallardofiguero7255]

Ágil, digerible y apropiada cada explicación de la información presentada. ¡Felicitaciones!

[@theMrM_]

Buena explicación conceptual, me quedé con ganas de escuchar la explicación de los datos. Buen video, gracias por compartir

[@elij.hernandezo.2762]

EXCELENTE, lo felicito, usted es un excelente profesional.

[@diegovelazquez3954]

Vengo de un diplomado caritsimo de Paris porque los profesores saben mucho de su tema pero NO SABEN EXPLICAR. Muchas gracias por todos los videos

[@edgarnoezendejashuerta9311]

Donde los tomaste?

[@daysistraccia8527]

Excelente explicación, me aclaró muchas dudas al respecto de este coeficiente. Muchas gracias

[@mgato4363]

Excelente, tienes una manera de explicar muy buena. estoy asombrada, lo que no entendì en dos horas de clase, lo entendì con este video, muchas gracias

[@paulinacuellar4706]

¡Gracias!

[@estadigrafo]

Hola. Muchas gracias a ti. Saludos.

[@diegotinti]

Una maravilla la explicación! Así da gusto aprender. Felicitaciones!

[@estadigrafo]

Hola, muchas gracias

[@edryanmx6352]

Maravillosa explicación, gracias.

[@estadigrafo]

Hola, muchas gracias.

[@Purfurrgamer]

Amigo, calidad de video 10/10 gracias

[@jgchavezs]

Mil gracias por la explicación. :) Debo dar un examen y estoy viendo varios videos del canal para prepararme.

[@freddyarriagacruz8987]

felicitaciones.... excelente explicación que hasta un niño de 10 entendería... gracias.. en verdad estoy muy agradecido por tu aporte.

[@manuelenrriquenavarroferna922]

Muy interesante el tema, aprendí una tabla nueva de como analizar la correlación. Gracias por su aporte profe

[@estadigrafo]

Hola, gracias por tu comentario.

[@abramyop98]

Buen video, creí que iba a a explicar como hacerlo sin programas, pero aun así me amplio el panorama de lo que es el coeficiente de correlación

[@lizettesanchez2588]

Gracias por darme luz en mi camino, le deseo muchas bendiciones. Si pudiera explicar otros métodos para los no lineales. Su dominio en el tema lo hace ser fácil al que lo ve y lo escucha.

[@LatinTest]

El Video es Muy Didáctico. Solo te equivocaste en tus fuentes.

[@itzeldiazzamora345]

que buen video, muy claro! gracias!

[@Dinnanaable]

Excelente explicación. Muchas gracias!

[@mirenbermejillorodriguez1190]

Explicación estupenda

[@meslicarolgonzalez6438]

Excelente, explica muy bien.

[@estadigrafo]

Hola, Mesli Carol. Muchas gracias por tu comentario.

[@dantezamora4633]

Buena explicacion, siga con videos asi, gracias

[@gzuzchuy505]

Buen material! Gracias por compartirlo

[@sarlysmontano5143]

Muy buena la explicación, felicidades

[@luisantonionuneznavarro4031]

gracias por tu labor

[@Winnerfernandoparadabohorquez]

déjame decirlo, lo haces muy pero muy bien. Qué gran forma de explicar crack 😉😉.

[@altairlavin7834]

Alegra que haya alguien más que explique tan parecido a mí...👍🏻

[@andresacosta1817]

Hoy estoy repasando estos temas, pero hace un par de años estos videos me sirvieron un montón para mis clases de Econometría en la Univ.

[@bona_investments]

Muy bien explicado gracias

[@mariachavez5777]

Muchas Gracias, me sirvió para comprender las graficas.

[@walteranderssonreyeslopez7974]

Que capo! Gracias por la explicación!

[@federico3485]

muy buena explicación

[@educacionfisica6501]

Me apoyo la explicación, gracias.

[@estadigrafo]

Hola, Erika. Gracias por comentar.

[@DanielHuertaRobles]

¡Excelente explicación! ¡Gracias!

[@estadigrafo]

Hola, Daniel. Gracias por el comentario.

[@johanrodriguez5568]

POR DIOOS...QUE MANERA DE EXPLICAR TAN APROPIADA, MUCHAS GRACIAS!!

[@Berepicnic]

Gracias!! Lo entendí muy bien 😍

[@jaimeandresmoralessaavedra5412]

Muy bien explicado, muchas gracias mi hermano.

[@miguelbrito557]

MUY BIEN EXPLICADO LE AGRADESCO

[@ezequielzandomeni9298]

muy bueno!! me ayudo mucho, gracias

[@luisangel15]

Perfectamente explicado, solo me quedo con la duda de porqué uso el mismo símbolo para covarianza y desviación estándar

[@lulylolly]

Excelente explicación.

[@juandavidlozadacalderon1356]

muy buena explicación, gracias.

[@clauarnuero4431]

Muchas gracias ! Muy bien explicado :D

[@gianella7159]

muchas gracias:)

[@humbertodiaz3552]

Esto es base para realizar interpretaciones de resultados de x estudio👍

[@kathymejiazumaran4889]

excelente explicación!!!

[@rubennestorzambranamartine3508]

Muy bien!!! Like!

[@richardpacheco7154]

Una pregunta cuando hay dos resultados iguales y una diferente que es proporcional o correlacional

[@davidm1127]

Genial vídeo.

[@home8506]

me quedé esperando la interpretación de tus resultados. Eso es lo más tranca. Igual gracias por el video

[@bayroncastillo7653]

no quieres q te haga el deber la interepretacion es netamente tuya

[@NorbertoVeraReatigaNVR]

Gracias, excelente explicación!

[@diegoalexandervargasangulo2674]

excelente no entiendo ni putas de un trabajo y lo he entendido perfectamente ,,,,toma tu like man.

[@lanchun_kiltro6351]

Hola amigo, una pregunta donde sacaste esos rangos ? De que libro ? Es para poder referenciar...gracias

[@athziripadilla3446]

Muchas Gracias Por el Aporte :)

[@emijunco752]

Clarísimo! Muchas gracias!!

[@torosurfalvaro3289]

la interpretación según que autor son esas categorías ?

[@alanperaza5696]

Mil gracias

[@estadigrafo]

Hola, Alan. Gracias por el comentario. Espero te haya servido. Saludos.

[@Rozgom100]

Buen video 😊 Que métodos se utiliza para una correlación no lineal?

[@victorarangurendev]

Cuando se trata de correlación no lineal, el coeficiente de correlación de Pearson no es apropiado, ya que este coeficiente mide la relación lineal entre dos variables. Sin embargo, existen métodos alternativos para analizar la correlación no lineal. Algunos de los métodos más comunes son: Coeficiente de correlación de Spearman: Este coeficiente de correlación se basa en los rangos de las observaciones en lugar de en los valores brutos. Es adecuado para medir la relación entre variables que no siguen una distribución lineal, sino una relación monótona. El coeficiente de correlación de Spearman se calcula a partir de los rangos de las observaciones y puede variar entre -1 y 1. Coeficiente de correlación de Kendall: Similar al coeficiente de Spearman, el coeficiente de correlación de Kendall también se basa en los rangos de las observaciones. Este coeficiente mide la concordancia o discordancia entre los rangos de las dos variables y también puede variar entre -1 y 1. Es adecuado para medir la relación de orden entre variables no lineales. Coeficiente de correlación de polinomios: Este enfoque implica ajustar un modelo polinomial a los datos y luego calcular el coeficiente de correlación entre las variables. Puede utilizarse para medir la relación no lineal de grado superior entre las variables. Coeficiente de correlación de rango biserial: Este coeficiente de correlación se utiliza cuando una de las variables es categórica (binaria) y la otra es continua. Mide la relación entre las dos variables en términos de la correlación entre los rangos. Estos son solo algunos de los métodos utilizados para analizar la correlación no lineal. La elección del método dependerá de la naturaleza de los datos y del tipo de relación que se espera encontrar entre las variables. Es importante tener en cuenta que estos métodos no establecen una relación causal entre las variables, sino que simplemente miden la fuerza y la dirección de la relación.

[@MegaDingo007]

Muy bueno, me ayudó muchísimo, mil gracias!

[@RodLariosVega]

buenos dias estimado, un gusto poder aprender de sus conocimientos, una consulta, la tabla de rangos que utilizo para indicar el tipo de correlacion (perfecta, fuerte, significativa, moderada, debil, muy debil y nula) cual fue la bibliografia consultada? ocupo dicho dato para citar por favor y muchas gracias de antemano.

[@estadigrafo]

Autor: Haroldo Elorza Pérez Tejada. Libro: Estadística para ciencias del comportamiento. Editorial: Harla. Año: 1987.

[@palomescoclash9734]

HOLA una pregunta por que razón 2 variables pueden llegar a no tener relación?

[@beto6113]

Me podrían que diferencia existes entre el coeficiente de relación. Li eal con los mínimos cuadrados por favor

[@achristie12]

Graciaaaaas !!!!!! Buenísimooo!!

[@manuelgonzalezperez7747]

Profe. La correlación de Pearson es polinomial que incluye la lineal, se ajusta hasta un polinomio x elevado a la novena potencia. Pruéblo por favor en excel. Gracias

[@josephcooper5694]

que prgrama esta usando cuando puso la funcion de correalcion

[@estadigrafo]

Hoja de cálculo de Libre Office.

[@hollmandanielquinterosalaz2900]

De que referencia bibliográfica sacas la clasificación del minuto 3:23 , me sería de gran ayuda saber

[@hilenorsi3637]

HOola, tengo esta misma consulta. Gracias!

[@davidecologic]

superbien explicado 10 points

[@joaquinzambon6794]

Muy bueno

[@baironfredyramirezamaya2698]

falto explicar de donde sale específicamente cada uno de los resultados, y relacionarlo con algún caso real , por que científicamente son muy pocos los que entienden, seria bueno resolver algún ejemplo para que esto quede claro.

[@solisoli002]

Buenisimo el video! Gracias!

[@hipernet]

Es importante señalar que incluso en el caso de la inversión en profesional técnico es contraproducente ya que a mayor inversión implica un menor rendimiento, ¿es esto correcto?

[@ricardolozano7861]

No

[@mireyasalcedosanchez2715]

Excelente estaba perdida, gracias. 😊😊😊

[@sayurialderete9161]

Entendí perfectamente, muy buena explicación. Puedo saber las fuentes de donde te basas para dar esos niveles (fuerte, significativa, etc), gracias :)

[@estadigrafo]

Estadística para ciencias del comportamiento de Haroldo Elorza. Editorial Harla. México 1987. Pag. 82.

[@pabloc2515]

Para sacar el coeficiente en Excel, primero metemos los datos de "Y" y luego de "X". ¿Por qué se hace de esa manera? La variable dependiente es la eficiencia terminal, y la independiente es el gasto publico, no?

[@RENEMARAMBIO]

buen vídeo, gracias.

[@wolfgronetlv]

si me bota -3.45 lo interpreto de manera que su correlación es negativa ? o correlación negativa perfecta?

[@josealexandergonzaleztaraz9071]

Ahora entendí mejor esto, gracias

[@estadigrafo]

Hola, gracias por comentar. Saludos.

[@kevindominguez5765]

Muchas gracias. Me sirvio mucho.

[@freddyaguirrezabal597]

Para calcular el coeficiente hay que ingresar los datos ordenados?

[@eve7522]

LO ENTENDÍ TODO AHHH GRACIAS

[@royersalas2254]

Genio!

[@NazlyMartinezAP]

cuando no es lineal, entonces, que metodo se utiliza?

[@jona110azul]

grande crack

[@_wazton]

necesito su ayuda... puedo, de alguna manera, aplicar este coeficiente con las variables: ventas y presenta reporte de sustentabilidad (el cual puede ser un si o un no, representados en un 1 y un 0 respectivamente) ? gracias de antemano

[@estadigrafo]

El coeficiente de correlación se utiliza para dos variables cuantitativas. En tu caso, la variable "reporte" es una variable cualitativa, por lo que no se recomienda usar el diagrama de dispersión. Te sugiero que relaciones las ventas con otra variable, por ejemplo el tiempo, y la variable "reporte" la uses como variable categórica; con esto consigues agrupar los datos en dos partes y obtendrías dos diagrama de dispersión. Esto te será muy útil para hacer análisis comparativo.

[@_wazton]

@@estadigrafo necesito tu ayuda porfavor, mira... Estoy haciendo una investigación en donde mi hipótesis es que las empresas que presentan reportes de sustentabilidad presentan mayores ventas que los que no tienen reportes. por ende, hice dos graficos, uno con los que si otros que no presentan los reportes. ahora bien, me resulto que los que si presentan tienen una correlacion de 0,95 y los que no de 1. como seria la interpretacion de eso? en ese punto estoy perdido. Si tienes opiniones al respecto quedare atento gracias de antemano

[@estadigrafo]

El coeficiente 0.95 indica una correlación muy fuerte entre las variables. El coeficiente 1 indica una correlación perfecta, si unes los puntos te quedaría una línea recta. Con solo interpretar los coeficiente se podría decir que no hay diferencia entre los dos tipos de empresas. Para probar la hipótesis te sugiero que utilices un programa estadístico para generar el p-valor.

[@redbarchettta]

Gran aportación. Sólo una duda ¿En qué software haces las gráficas del 11:17? Disculpa si lo mencionas pero estoy viendo el video con subtitulos automáticos y a veces no son muy precisos.

[@estadigrafo]

Con Rkward. Utilizo la version rkteaching que está en la siguiente web: aprendeconalf.es/rkteaching/

[@marioarturojimenez]

Excelente

[@mgnz21]

Tipazo

[@agustinclemente]

Empieza en el 9:54

[@JAHMx]

muchas gracias me sirvió en mi tarea que buena expliacion :D

[@omarcarduelis]

08:36 Que otros métodos? Gracias

[@karlavillatoro3014]

Gracias.

[@zulmadavila4507]

Hola esta bueno el video pero tamvien me gusria que explique la formula de coeficiente de determimacion me urge ese tema xf

[@yamilesayahcorrea1624]

Hola! me gustaria que me digas que programa utilizaste para hacer los diagramas de dispersión y si tienes un video que explica como usarlo mejor!. Por otra parte, me puedes escribir como se llama el nombre del programa para calcular la correlacion? Muchas gracias!! buen video

[@maycolmedina6074]

Si no me equivoco es SPSS. Un año tarde.

[@estadigrafo]

El programa se llama Rkteaching.

[@lidiadelgado9594]

Uao con este video entiendo mucho más que con mi profesor

[@zeirorizzosantiago7649]

Aquellos que dieron mano abajo los veo desorientados !

[@elpepe4445]

Y cuál es la diferencia con el coeficiente de variación?

[@alex_fo11]

Es una medida numérica que permite medir el grado de asociación

[@alex_fo11]

Lineal entre 2 variables cuantitativas

[@estadigrafo]

el grado de asociación lineal

[@sidneyjoaquinzentenoenriqu349]

y cuando mi diagrama de dispersion es no lineal, como se halla la correlacion. Gracias

[@adolfohermida6493]

muy buena!

[@mawinc7]

La table de los valores de correlación, quien la hizo o de donde la extrajo?

[@mawinc7]

MATHE gracias, pero me referia a la de los rango de correlación, donde el limite es 1 y -1, mañana tengo una exposición sobre el tema y usare la table que vi en el video pero en caso que me pregunten de donde la obtuve, gracias.

[@mawinc7]

MATHE Gracias, en serio muchas gracias por su ayuda

[@germanrivera2443]

Hermano supiste la fuente de quien estableció los valores de correlación? Si lo sabes hechame una mano, michas gracias!!

[@guillermo_L_]

buen video :) saludos desde facultad de ciencias biológicas BUAP

[@sebastiansamuelmillanrodri222]

video en 1.5 y está perfecto