TEMA: DATOS BIVARIADOS: DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
OBJETIVO:
Analizar y realizar representaciones gráficas provenientes de fuentes informativas, que ilustren el comportamiento de un fenómeno, para describirlo, interpretarlo, formarse una opinión crítica y en su caso, tomar decisiones.
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FECHA: Nezahualcóyotl, Edo. de México. 24 de marzo de 2020
Datos Bivariados
Se llaman datos bivariados a aquellos que provienen de dos variables medidas al mismo tiempo sobre cada individuo. Por ejemplo: Edad y Género, Escolaridad e Ingreso, Peso y Estatura, etc.
Cuando los datos bivariados provienen de dos variables cuantitativas resulta de interés estudiar la relación que guarda una con la otra. La relación puede ser de muy distinta naturaleza: lineal, cuadrática, exponencial, logarítmica, trigonométrica, etc. En estadística la relación que nos interesa es la Relación Lineal, por lo que se llevan a cabo Análisis de Correlación Lineal y de Regresión Lineal El análisis de correlación, se usa para medir la fuerza de asociación entre las variables. El objetivo medir la covarianza que existe entre esas dos variables numéricas. El análisis de regresión se usa con propósitos de predicción. Se busca desarrollar un modelo estadístico útil para predecir los valores de una variable dependiente o de respuesta basados en los valores de al menos una variable independiente o explicativa.
Ejemplo Se decidió examinar la relación entre la estatura, (en metros), y el peso, (en kilogramos), a partir de una muestra de 12 alumnas de cierta escuela. Los datos se muestran en la siguiente tabla:
 Diagrama de Dispersión
El diagrama de dispersión permite analizar si existe algún tipo de relación entre dos variables. Por ejemplo, puede ocurrir que dos variables estén relacionadas de manera que al aumentar el valor de una, se incremente el de la otra. En este caso hablaríamos de la existencia de una correlación positiva. También podría ocurrir que al producirse una en un sentido, la otra derive en el sentido contrario; por ejemplo, al aumentar el valor de la variable x, se reduzca el de la variable y. Entonces, se estaría ante una correlación negativa. Si los valores de ambas variable se revelan independientes entre sí, se afirmaría que no existe correlación.
El diagrama de dispersión es una herramienta gráfica qe ayuda a identificar la posible relación entre dos variables. Representa la relación entre dos variables de forma gráfica, lo que hace más fácil visualizar e interpretar los datos.
De otro lado, calculando el coeficiente de correlación entre dos variables, permite cuantificar el grado de relación entre ambas, así como su signo. El valor de este coeficiente puede estar comprendido entre −1 y 1.
Cuando toma un valor próximo a −1, la correlación es fuerte y negativa. Si el valor es cercano a +1, la correlación es fuerte y positiva.
Si el coeficiente de correlación lineal presenta un valor próximo a 0, la correlación es débil.
Un coeficiente de 0 indicaría independencia total entre ambas variables. A su vez, un coeficiente de correlación lineal de 1 ó de -1 señalaría que entre ambas variables hay dependencia funcional, positiva o negativa según el signo del coeficiente.
Esta correlación puede señalar, pero no por ello probar, una relación causal, es decir, no predice relaciones causa – efecto, sino que muestra la intensidad de la relación entre dos variables. Por lo tanto, es importante no apresurarse a obtener conclusiones sobre la relación entre las variables, ya que puede ser otra tercera que afecte a la relación.
 
VER EL SIGUIENTE VÍDEO Y ESTUDIAR QUE ES UN DIAGRAMA DE DISPERSIÓN.
HACER ANOTACIONES DEL VÍDEO EN SU CUADERNO.
INDICACIONES:
COPIAR EN SU CUADERNO LA TEORÍA.
VER LOS VÍDEOS Y TAMBIÉN COPIAR LAS EXPLICACIONES Y EJEMPLOS QUE SE ESTÁN DANDO EN EL VÍDEO.
CORREO: tareasmatematicas_patria@hotmail.com
Deberán escanear su apunte y la tarea en PDF, (FORZOSAMENTE EN PDF) que se dejó y mandarla al correo de tareas
con Nombre completo del Alumno y grupo.
TAREA:
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FAVOR DE ESTUDIAR.
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