Variables cualitativas y variables cuantitativas

En este post, volveremos a clasificar variables, pues una de nuestras lectoras, nos ha enviado consultas sobre las siguientes variables:

1) litros de yogur, consumidos en una semana.

Es una variable cuantitativa contínua.

2) sabores de yogur, elaborados por una empresa.

Esta es una variable cualitativa nominal.

3) cantidad de envases de yogur, enviados a reciclar.

Esta variable, es cuantitativa discreta.

Esperamos que te sea de utilidad, y si aún sigues confundida, no dudes en consultarnos nuevamente.

Coeficiente de no Determinación:interpretación

El coeficiente de no determinación, indica la proporción , de la variación total de la variable "Y" que no es explicada por la variable "X".

O sea , la variación que no es explicada por el modelo de regresión.

En este caso sería el 39% de la variación de la variable dependiente, que no se debe a la variación de la variable independiente.

Coeficiente de Determinación:interpretación

Recordemos que el coeficiente de determinación, se obtiene al elevar al cuadrado el coeficiente de regresión.

Para una mejor interpretación, lo multiplicamos por 100, y expresamos el resultado como porcentaje .

En este caso diremos, que el 61% de la variación de la variable "Y" (variable dependiente), se explica por la variabilidad de la variable "X" (variable independiente).

Coeficiente de no Determinación

El Coeficiente de no Determinación, es justamente lo contrario del Coeficiente de Determinación.

Indica la proporción en la variación total de la variable "Y"(variable dependiente), que no se debe a la variación de la variable "X"(variable independiente).

Coeficiente de correlación: interpretación

Recordemos que el coeficiente de correlación varía solamente entre -1 y +1.

Indicando que , las variables están más relacionadas, cuanto más próximo a -1 ,o +1, esté dicho coeficiente.

Cuando se aproxime a 0 , indicará falta de correlación entre las variables.

En este caso, podemos decir que la correlación es positiva alta, y que cuando aumenta la variable "X"(variable independiente), también aumentará la variable"Y" (variable dependiente).

Coeficiente de Determinación

El Coeficiente de Determinación, se calcula elevando al cuadrado el coeficiente de correlación, luego se multiplica por 100, para expresar el resultado como porcentaje.

El Coeficiente de Determinación, indica la proporción o porcentaje , en que la variable "Y"(variable dependiente) debe su variación a la variable "X"(variable independiente).

Diagrama de Dispersión y Recta de Regresión

La recta de regresión, que se calcula por el método de Mínimos Cuadrados, suele graficarse sobre el Diagrama de Dispersión.

Al realizar la gráfica observamos , que tan bueno ha sido el ajuste , de la recta con la "nube de puntos".

La recta siempre debe seguir la tendencia de los puntos, pero debemos recordar que no los une.

Por este motivo,  el coeficiente de correlación (r) y el coeficiente de regresión(b) siempre tienen el mismo signo, que además  es, el signo de la pendiente de la recta.

Coeficientes de Regresión

La recta de regresión, tiene dos cálculos para realizar:

1) "b" es el coeficiente de pendiente, indica la inclinación que tendrá la recta.Como vemos depende de la covarianza, y siempre tendrá su mismo signo.

2) "a" es el coeficiente de ordenada en el origen, y no tiene relación con la correlación de las variables que se estudian.Necesita del cálculo de las medias , de la variable "X" y de la variable "Y".

Recta de Regresión

La Recta de regresión de, Tiene como primera utilidad, el predecir Valores de la variable que se estudia.

Se Debe Definir previamente, cual es la variable dependiente:"X", y cual es la variable dependiente:"Y".

El investigador es quien decide Cuál será la variable de causa, Y Cuál será la variable de efecto.

La recta de regresión, muestra la forma que toma La relación entre las dos variables que se estudian.

Suele graficarse en Los Mismos ejes, que se grafica el diagrama de dispersión.

Análisis de Regresión

El objetivo del análisis de regresión, es encontrar una ecuación que describa la relación entre las variables que se estudian .

Una ecuación cuya representación es una línea, se grafica como una recta.

Por ello se dice "Regresión Lineal Simple". Se deben calcular los parámetros de la recta de regresión.

El cálculo de los parámetros, se realiza por el Método de Mínimos Cuadrados.

El método consiste en ajustar una recta al Diagrama de Dispersión.Se llama "recta de mejor ajuste", pues es la recta que mejor se ajusta al diagrama de dispersión, es la recta que mejor sigue la tendencia de la nube de puntos.