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454 SllGmmA PAR'll! El P"""''' de II. inveatigaci6D C1Wltitativa "A mayor X, mayor Y' 0 "a menor X, menor Y', de manera proporcional. (Cada vez que X aumenta, Yaumenta siempre una cantidad constante.) EI signa indica la direcdon de la correladon (positiva 0 negativa); yel valor numenco, la magni· tud de la corre/adon. Los principales programas computacionales de anilisis estadistico reportan si el coeficiente es 0 no significativo de la siguiente manera: s ~ 0.001 0.7831 significancia valor del coeficiente Si s es menor del valor 0.05, se dice que el coeficiente es significativo en el nivel de 0.05 (95% de confianza en que la correlacion sea verdadera y 5% de probabilidad de error). Si s es menor a 0.01, el coeficiente es significativo al nivel de 0.01 (99% de confianza de que la correlacion sea verdadera y 1% de probabilidad de error). o bien otras programas como SPSS los presentan en una tabla, se sefiala con asterisco el nivel de significancia: donde un asterisco (') implica una significancia menor a 0.05 (quiere decir que el coeliciente es significativo en el nivel de 0.05, la probabilidad de error es menor de 5%) y dos asteriscos ('*) una significancia menor a 0.01 (la probabilidad de error es menor de 1%). Podemos verlo en el ejemplo de la tabla 10.12: Tabla 10,12 Correlaciones entre moral y direccion Correlacioaes • Moral Moral Direcci6n Correlaci6n de Pearson Sig. (bilateral) N Correlaci6n de Pearson Sig. (bilateral) N 1 362 0.557" 0.000 335 0.557" 0.000 335 1 373 •• La correlacion es significativa al Divel 0.01 (bilateral). Observese que se correlacionan dos variables: "moral" y "direccion", aunque la correlacion aparece dos veces, porque es una tabla que hace todas las comparaciones posibles entre las variables y al hacerlo, genera un eje diagonal (representado por las correlaciones de las variables contra ellas mismas -"moral" con "moral", y "direccion" con "direccion", que carece de sentido porque son las mismas puntuaciones, por eso es perfecta-J, y por encima de ese eje aparecen todos los coeficientes, y se repiten por debajo del eje. La correlacion es de 0.557 y es significativa en el nivel del 0.000 {menor del 0.01). N repreaenta el numero de casas correlacionados. Una correlacion de Pearson puede ser significativa, pera si es menor a 0.30 no resulta tan uti!. Consideradones: Cuando el coeficiente r de Pearson se eleva al cuadrado (rJ, se obtiene el coefi· ciente de determinacion y el resultado indica la varianza de factores comunes. Esto es, el porcentaje de la variacion de una variable debido ala variacion de la otra variable y viceversa (0 cuanto explica 0 determina una variable la variacion de la otra). Veamoslo grancamente en la figura 10.20.
CAPfrm.o 10 An.ilisis de los datos cuantitatiVQS 455 Variable 2 Variable Figura 10.20 Varianza de factores comunes. " Varianza compartida Por ejemplo: Si la correlacion entre "prodnctividad" y "asistencia al trabajo" es de 0.80. , ~ 0.80 " ~ 0.64 "La productividad" constituye a, 0 explica, 64% de la variacion de "la asistencia al trabajo". "La asistencia al trabajo" explica 64% de "la productividad". Si , es 0.72 y consecuentemente ,2 ~ 0.52, quiere decir que poco mas de la mitad de la variabilidad en una variable est.i explicada por la otra. EJEMPlO Hi: Resultado: Interpretacion: Hi: Resultado: Interpretacion: A mayor motivacion intrinseca. mayor puntualidad. , ~ 0.721 s ~ 0.0001 Se acepta la hipotesis de investigacion en el nivel de 0.01. La correlacion entre la motivacion intrinseca y la productividad es considerable. A mayor ingreso, mayor motivacion intrinseca. , ~ 0.214 s ~ 0.081 Se acepta la hipotesis nula. El coeficiente no es significativo: 0.081 es mayor que 0.05; recordemos que 0.05 es el nivel minimo para aceptar la hipotesis. Nota precautoria: Recuerdese 10 referente a correlaciones espurias que se comentaron en el capitulo de tipos de estudio.
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Tipo de inuestra: participantes vol
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81Z , Baptista, P. (2002). EI medio
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814 BlBUOORAP1A , Coleman, H. Y Unr
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aglomeracion economica en ameica del sur

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