Coeficiente de correlación

El coeficiente de correlación de la variables se representa por:

• r

• r²

• m

• b

La correlación negativa indica........

• Hay poca relación entre los datos

• La pendiente de la recta de regresión es negativa

• Necesitamos más datos para la nube de puntos

• No hay correlación entre los datos

El coeficiente de correlación lineal “r” siempre toma valores entre -2 y +2.

• Verdadero

• Falso

¿Qué parámetros se incluyen en la fórmula de la covarianza?

• Media de x, media de y , producto de xy , nº total de datos

• desviaciones típicas y medias

• Producto xy, número total de datos

• Medias de x e y, y sus desviaciones típicas

Un coeficiente de correlación lineal casi cero indica que la relación lineal entre las variables dependiente e independiente es muy débil.

• Verdadero

• Falso

Si el coeficiente de correlación lineal vale 1 se dice que hay correlación lineal perfecta positiva.

• Verdadero

• Falso

Un ajuste del 0.89 en la recta de regresión lineal indica:

• Una relación perfecta entre X e Y

• Una relación debìl entre X e Y

• Una relación fuerte entre X e Y

• Una relación moderada entre X e Y

El siguiente valor 1.02, puede ser un coeficiente de correlación.

• Verdadero

• Falso

Una correlación Pearson de -0,92 indica:

• Una correlación muy elevada

• Una correlación baja

• Es un valor incorrecto

• No existe relación lineal entre las variables

• Existe una relación lineal positiva y fuerte

• Existe una relación lineal negativa y fuerte

• Existe una relación lineal negativa y débil