Mercedes Reguant Alvarez, Ruth Vilà Baños, Mercè Torrado Fonseca
Al realizar algunas investigaciones puede ser de interés conocer la relación que existe entre dos o más variables, su grado de asociación, el aumento o disminución conjunto o inverso, la influencia de una sobre otra. El tipo de correlación y la intensidad que existe entre pares de variables se pueden medir a través de distintos procedimientos. En el artículo se explican estos y frente a qué situaciones debe aplicarse cada uno, cuál es la mejor forma de representación gráfica, así como el modo de obtenerlos e interpretarlos mediante el uso del SPSS; el uso de Chi cuadrado como medida de asociación de dos variables de escala nominal; la correlación de Spearman para medir la asociación entre dos variables ordinales, una de escala ordinal con otra escalar, o bien dos escalares no paramétricas; y, por último, la correlación de Pearson para medir la variación conjunta de dos variables escalares.
Quan duem a terme algunes investigacions pot ser d’interès conèixer la relació que hi ha entre dues o més variables, el grau d’associació que tenen, l’augment o disminució conjunta, i la influència de l’una sobre l’altra. El tipus de correlació i la intensitat que hi ha entre dues variables es pot mesurar a través de diversos procediments. A l’article s’expliquen aquests procediments, davant de quines situacions s’ha d’aplicar cadascun, quina n’és la millor representació gràfica, i com es poden obtenir i interpretar mitjançant l'ús de SPSS. També s’explica: l’ús de khi quadrat com a mesura d’associació de dues variables d’escala nominal; la correlació de Spearman per mesurar l’associació entre dues variables ordinals, una variable d’escala ordinal amb una altra d’escalar, o bé dues variables escalars no paramètriques; finalment, la correlació de Pearson per mesurar la variació conjunta de dues variables escalars.
For some of the data obtained in research it can be useful to determine the relationship between two or more variables, their degree of association and their positive or negative correlation, as well as the influence one variable has on the other. The correlation type and strength can be measured using different tests. These tests are explained in the article, as well as the situations in which each test is appropriate, the best graphic representation of the relationship between the variables and the way to obtain and interpret their correlation using SPSS. Specifically, the article examines: the use of the chi-square test as a measure of association between two categorical variables; the Spearman correlation coefficient to measure the association between two ranked variables, one ranked and one scalar variable, or two non-parametric scalar variables; and the Pearson correlation coefficient to measure the covariance of two scalar variables.
© 2001-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados