statable Estadística para los estudios y la investigación

¿Cómo se relacionan varios números? (matriz de correlaciones)

En resumen

Tres o más columnas numéricas, y la pregunta es cómo se relaciona cada una con todas las demás (por ejemplo, tiempo de estudio, motivación, sueño y nota). Statable calcula todos los pares a la vez y los muestra como una matriz: la correlación en el triángulo inferior, seguida de una tabla con n, p e intervalo de confianza del 95 % por cada par. Para exactamente dos columnas, la vía adecuada es «¿Están relacionadas dos cosas?» (con diagrama de dispersión y control de un tercer número).

Pearson o Spearman

Un tipo vale para toda la matriz. Statable sugiere Spearman en cuanto una columna es ordinal o tiene como máximo 7 valores distintos (por ejemplo, respuestas tipo Likert); si no, Pearson, como en una correlación individual. El interruptor del resultado cambia el tipo para todos los pares.

Muchos pares: corrección de Holm

Cinco columnas dan 10 pares; diez columnas, 45. Incluso sin ninguna relación real, es fácil quedar por debajo de ,05 por azar. El interruptor «Ajustar los valores p con Holm» ajusta los valores p según el número de pares (como p.adjust de R). Está desactivado por defecto, como en SPSS. Si tenías una pregunta concreta sobre un par de antemano, puedes indicar ese par sin corrección; si buscas relaciones en toda la matriz, activa Holm.

Valores perdidos

Cada par usa a todas las personas que tienen respuestas en ambas columnas (eliminación por pares, como en SPSS y PSPP). Por eso n puede variar de un par a otro; la tabla lo indica.

Cómo leer el resultado

mpg - wt: r(30) = −,87, p < ,001; mpg - hp: r(30) = −,78, p < ,001; wt - drat: r(30) = −,71, p < ,001

Para especialistas

Statable calcula por sí mismo: Pearson con p mediante t (n − 2 grados de libertad) e IC mediante z de Fisher, Spearman con p mediante t (como R cor.test(exact = FALSE)), Holm como p.adjust; comprobado con R. PSPP da los valores de Pearson (CORRELATIONS /MISSING=PAIRWISE) para comparar.

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