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Ejemplos:
. . .
Determ¡nar el cálculo del coeficiente de correlación (r) entre peso y talla de veinte niños. Determinar la asociación entre la concentración de nicotina en sangre de un individuo y el contenido en nicotina de un cigarrillo. Mencionar la relación entre las capac¡taciones de los promotores de publicidad y las ventas de celulares. Podría darse el caso en que, a mayor capac¡tac¡ón a los promotores publicitarios, menor es la venta de 'l los celulares en el distr¡to de Los Olivos, L¡ma-201 (lo que indicaría una relación negativa).
Una manera de representar las relaciones enunciadas puede ser gráficamente: mediante un eje de coordenadas, podemos representar en el eje de abscisas las puntuac¡ones en la primera variable y, en el de coordenadas, las de la segunda variable. Por ejemplo, el cálculo del coef¡c¡ente de correlación (r) entre peso y talla de veinte niños, cuyo resultado nos da 0,88, es una relac¡ón pos¡t¡va perfecta que se representa del siguiente
modo: Puntuaciones en la
Puntuación
de un sujelo
var¡able 2
Puntuac¡ones en la variable 1
Una relación negativa perfecta es la relación entre presión y volumen. Este caso se representaría del siguiente modo:
5
¡
Las relaciones lineales entre var¡ables pueden ser expresadas por esta-
dísticas conocidas como coeficientes de correlación. La medida de correlación que indicaremos es el coeficiente de correlación de Pearson (rxy). El valor que este coef¡c¡ente puede asumir varía de -1 a +1. Un valor de -'l indica una relación lineal negativa perfecta; un valor de + l indica una relación lineal pos¡tiva perfecta; un valor de cero indica que hay ausencia
total de relación lineal entre las dos variables.