Medidas de asociación entre bivariables y multivariables

2086 palabras 9 páginas
MEDIDAS DE ASOCIACION ENTRE BIVARIABLES Y MULTIVARIABLES

Una población Bivariable es aquella que contiene dos mediciones de cada elemento.
Ejemplo: Se puede observar la estatura y el peso de cada individuo de una población de hombres adultos.
Todas las estaturas medidas serian los valores de una variable, por ejemplo X; todos los pesos, los valores de otra variable, por ejemplo Y. Cuando cada elemento de una población puede dar tres o mas mediciones, cada una de ellas de una característica especifica, tenemos lo que se llama datos multivariables. Por ejemplo, longitudes, diámetros y resistencias o la rotura de barras de acero, producidas por cierto proceso nos dan tres variables con las cuales trabajar.
El principal problema al
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A las distribuciones que coinciden con las de cada una de las variables por separado se les llama distribuciones marginales. Como las frecuencias absolutas son poco informativas se hace necesario calcular porcentajes para estandarizar los datos. Resulta que es posible calcular varios tipos de porcentajes:
- Tomando como base la distribución marginal de la variable Actitud
- Tomando como base la distribución marginal de la variable Sexo
- Tomando como base el total de los casos
-¿¿Cómo calcular los porcentajes??: deben calcularse tomando como base la distribución marginal de la variable independiente. No siempre es posible determinar qué variable es la independiente; así, por ejemplo, si consideremos las variables “posición en una escala ideológica” y “percepción de la situación económica del país”, resulta difícil decidir qué variable influye. En casos como este, los porcentajes deben calcularse dependiendo de la pregunta formulada; si es:¿cuál es la distribución de las preferencias ideológicas entre los que consideran como buena (o regular o mala) la situación económica?, hemos de calcular los porcentajes tomando como base la marginal de la situación económica. Para una correcta presentación y lectura de las tablas bivariables han de tenerse en cuenta las siguientes consideraciones:

Distribuciones Condicionadas
Llamamos distribución condicionada de la variable “X”, a la categoría “k” de la variable “Y”, a la distribución que a

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