Análisis Descriptivode datos Bivariados

• Relacionar dos variables, mediante diagrama de dispersión.

• Analizar la relación de los datos.

• Prueba de correlación.

• Coeficiente de correlación y sus características.

• Recta de regresión

Características de coeficiente de correlación = r

• 1. El valor de r esta entre -1 y 1, es decir satisface la relación -1≤r≤1.

• 2. La magnitud de r indica qué tan estrecha es la relación entre las variables y el signo indica la dirección. Entonces si:

• r>0 Si la nube de puntos de los valores (x,y) es una banda que va desde la parte inferior izquierda a la parte superior derecha.

• r<0 Si la nube de puntos de los valores (x,y) es una banda que va desde la parte superior izquierda a la parte inferior derecha.

• r=1 Si la nube de puntos de los valores (x,y) es una recta, y se dice que es una relación positiva perfecta.

• r=-1 Si la nube de puntos de los valores (x,y) es

• una recta, y se dice que es una relación negativa perfecta.

• 3. Un valor de r cercano a cero indica que la relación lineal es muy débil.

SITUACIÓN

• Se desea estudiar cómo afecta el fumar durante el embarazo al peso de un recién nacido. En una muestra aleatoria de 16 mujeres fumadoras que dieron a luz, se les pidió que proporcionaran una estimación del número de cigarros en promedio que fumaban al día y el peso (en gramos) de sus bebés al nacer. Los datos registrados fueron:

cigarros 22 16 4 19 42 8 12 30

Peso al nacer 2900 3260 3670 3120 2760 3800 3440 2940

cigarros 14 10 5 20 32 2 15 48

Peso al nacer 3800 3670 3850 2990 2720 3580 3210 2490

• Encontrar el coeficiente de correlación. Si es positivo o negativo

• Mostrar una representación gráfica de estos datos. Obtener la línea de regresión.

• Predecir el peso de un recién nacido si la madre fuma en promedio de 28 cigarros.