MANUAL ESTADISTICA APLICADA CON SPSS

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Dos variables pueden estar muy correlacionadas entre sí, pero si la asociación no es lineal, el Coeficiente de Pearson no será útil para medir el grado de asociación. Estudio de Caso Con el objeto de incrementar las ventas, los expertos en diseño de vehículos de una firma han orientado su atención a los aspectos que el cliente considera importantes. Por ejemplo, la importancia entre el gasto de combustible con relación a las ventas. Una manera de medir esta asociación es calcular la estimación entre ambas. La información relativa al caso está en el archivo car_sales.sav. Vamos a usas el procedimiento de la Correlación Bivariada para medir la importancia del consumo de combustible y las ventas de los vehículos. Correlación Bivariada con el <strong>SPSS</strong> Traemos el archivo car_sales.sav Como un paso preliminar, averigüemos si las relaciones que podrían existir entre las diferentes variables que conforman el archivo. Menú → Analyze > Correlate > Bivariate → Sales in thousands y Fuel efficiency como las variables de análisis → OK. Tabla 13.1: Correlations Sales in thousands Fuel efficiency Sales in thousands Pearson Correlation 1 -,017 Sig. (2-tailed) ,837 N 157 154 Fuel efficiency Pearson Correlation -,017 1 Sig. (2-tailed) ,837 N 154 154 Traemos la tabla 13.1 de la Pantalla de Resultados; la relación entre la variables Sales in thousands y Fuel efficiency está medida por el Coeficiente de Pearson El Coeficiente de Correlación de Pearson mide la asociación lineal entre dos variables de escala 166
En la tabla 13.1ese coeficiente es negativo -0.017(Asombroso) pero su valor Sig = 0.837 nos muestra que la relación no es significativamente diferente de cero. El resultado sugiere que los expertos no deberían orientar sus esfuerzos en la fabricación de motorizados ahorradores de combustible. Es que esa variable no tiene un efecto apreciable en las ventas. Pero el Coeficiente de Correlación de Pearson es más eficiente cuando las variables tienen una distribución por lo menos aproximada a la normal y no tienen “ouliers” Un diagrama de puntos nos revelará los eventuales problemas Para diseñarlo, vamos al Menú. Graphs → Chart Builder → Scatter/Dot gallery → Simple Scatter → Sales in thousands (en el eje de las Y’s) → Fuel efficiency (en las X’s) → Groups/Point ID tab → Point ID Label Diagrama 13.1 Inmediatamente aparece, en la parte superior izquierda de la pantalla una casilla con la pregunta: ¿Point Label Variable? De la lista de variables a la izquierda de la pantalla, elegimos Model y con el mouse la arrastramos hasta la casilla de la pregunta y tenemos el diagrama13.1 Esta última operación nos servirá para que cada uno de los puntos en el diagrama tenga su etiqueta mostrando el modelo de automotor al que representa. Cada punto del diagrama tiene el nombre del modelo que representa Pero notamos la presencia de dos outliers en el diagrama 13.1. 167
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