TEMA 12: CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN

Regresión lineal simple: correlación y determinación
El modelo de regresión lineal trata de estudiar la asociación lineal entre dos variables cuantitativas. Existen 2 tipos de regresiones: regresión lineal simple (una sola variable independiente) y la regresión lineal múltiple (más de una variable independiente).
A su vez, tambien existen distintos modelos lineales basados en las variables del estudio:

• Modelo lineales deterministas, donde la variable independiente determina el valor de la variable dependiente. Entonces para cada valor de la variable independiente sólo habría un valor de la dependiente.
• Modelos lineales probabilísticos: Para cada valor de la variable independiente existe una distribución de probabilidad de valores de la dependiente, con una probabilidad entre 0 y 1.

Con dichas variables y sus valores, se va establecer la ecuación de la recta:

• Pendiente de la recta b
• Punto de intersección con el eje de coordenadas a

Coeficiente de correlación (Pearson y Spearman): número entre -1 y 1 que mide la fuerza y el sentido de la relación lineal entre dos variables.
r= b·SxSy
r2 = coeficiente de determinación

Coeficiente de determinación: número entre 0 y 1 que informa sobre la relación entre las variables
relacionadas linealmente.

Por último, se realiza el cálculo del test de t de Kendall, para comprobar si se acepta la hipótesis nula o la alternativa.