Comparación de coeficientes de correlación

Comando:

Pruebas Comparación de coeficientes de correlación

Descripción

Calcula la significancia estadística de la diferencia entre dos coeficientes de correlación independientes.

Esta prueba no se realiza en los datos de la hoja de cálculo, sino en las estadísticas que se ingresan en un cuadro de diálogo.

Entrada requerida

En el cuadro de diálogo, introduzca los coeficientes de correlación y el número de casos correspondiente. A continuación, haga clic en Prueba para calcular la significancia estadística de la diferencia entre los dos coeficientes de correlación.

Resultados

Cuando el valor P es menor que 0,05, la conclusión es que los dos coeficientes son significativamente diferentes.

En el ejemplo, se compara un coeficiente de correlación de 0,86 (tamaño de muestra = 42) con uno de 0,62 (tamaño de muestra = 42). El estadístico z resultante es 2,5097, asociado a un valor p de 0,0121. Dado que este valor p es inferior a 0,05, se concluye que ambos coeficientes de correlación difieren significativamente.

En un campo de entrada de Comentarios opcional, puede ingresar un comentario o conclusión que se incluirá en el informe impreso.

Detalles computacionales

La prueba utilizada por MedCalc es una prueba z sobre coeficientes de correlación transformados en z de Fisher (Hinkel et al, 1988).

• En un primer paso, los coeficientes de correlación r se transforman utilizando la transformación z de Fisher :
  $$ z_r = {1 \over 2}\ln\left({1+r \over 1-r}\right) $$
• El error estándar de la diferencia es:
  $$ se_{z_{r_1} - z_{r_2}} = \sqrt { \frac {1}{n1-3} + \frac{1}{n2-3} } $$
• La estadística de prueba z viene dada por:
  $$ z = \frac {z_{r_1} - z_{r_2}}{se_{z_{r_1} - z_{r_2}}} $$
  Para valores críticos de z, consulte Valores de la distribución normal.

Literatura

• Hinkle DE, Wiersma W, Jurs SG (1988) Applied statistics for the behavioral sciences. 2^nd ed. Boston: Houghton Mifflin Company.