MANUAL ESTADISTICA APLICADA CON SPSS

Correlaciones Parciales
Las Correlaciones Parciales calculan los coeficientes parciales de correlación que describen
relaciones lineales entre dos variables
Pero, lo hacen mientras se controla el efecto de una o más variables adicionales; todas
las variables deben ser numéricas (escala)
Caso de estudio
Los estudios estadísticos de un programa de ayuda a la salud con fondos gubernamental
revelaron algo insólito: crecen los fondos y la tasa de mortalidad también.
Al parecer, según los datos, que son correctos, la población estaría mejor sin los fondos
adicionales que el gobierno otorga a hospitales y clínicas.
Esto significaba que había una correlación positiva entre el incremento de fondos para
la salud y el aumento de las tasas de mortalidad.
Aquí es necesario poner en evidencia que antes de correr un programa estadístico se
debe contar con una teoría que respalde lo que se busca.
En este caso, los números contradicen una teoría razonable, pues no es posible pensar
que un incremento de fondos para la salud aumente la tasa de mortalidad.
Para averiguar que sucede vamos a realizar un análisis de Correlación sobre el archivo
health_funding.sav
Con el archivo en la pantalla: Analyze → Correlate → Partial → Health care funding →
Reported disease rate como las variables
Ahora incluimos una nueva variable: Visits to health care providers que la introducimos
en la casilla inferior de la pantalla abierta como la variable de control
→ Options → Zero-order correlations → Continue → OK.
La Pantalla de resultados registra la tabla 13.6, que. muestra las correlaciones de orden
cero, de las tres variables, sin control de variable alguna
También la correlación parcial de las dos primeras controladas por los efectos de la
tercera variable
La correlación de orden cero entre health care funding y disease rates cuando no introducimos
la variable control es 0.0737 para un valor Sig = 0.000
Esto que nos muestra que hay una correlación significativa entre ambas variables.
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