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Figura 6. Distribución de la varianza a lo largo de los factores, interacciones y error.

EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN EN INSTITUCIONES DE EDUCACIÓN EN MÉXICO

COrrelACIóN lINeAl SIMPle y regreSIóN lINeAl MúltIPle

En tanto que ANOVA permite probar la Ho de independencia entre Y y el grupo de factores (T)
i
contra la Ha de dependencia entre variables dependientes (Y) e independientes (X), cuando Y
es una variable continua y las variables de clase son categóricas (solo niveles), el análisis de co-
rrelación es útil para relacionar las causas con los efectos entre Y y X, cuando ambas variables
son continuas. El concepto de correlación deriva de la idea generalizada de que dos variables
aleatorias continuas tienen la misma distribución de probabilidad, en este caso la varianza de
X e Y es una función de distribución normal conjunta (covariable) de ambas variables. R es el
coeficiente de correlación cuyo valor está definido en el intervalo -1≤R≤1 y es una medida de
la asociación lineal de causa-efecto que puede ser negativa (que tiende a -1) o positiva (que
tiende a 1). Si R = 0, por lo tanto, no hay relación entre las causas y los efectos.

Correlación simple

Una pregunta interesante sería si algunas de las variables de calidad medidas en el forraje de
maíz son la causa de algunos efectos en el rendimiento potencial de la leche de las vacas que
consumen una dieta básica que incluye ese alimento, o si las variables de calidad están rela-
cionadas entre sí. Para responder de manera preliminar a esa pregunta, una correlación simple
sería útil para comprender la relación entre todas las variables continuas.

La Ecuación 4 muestra la fórmula para calcular R considerando a “X, Y” una variable (bivaria-
do).

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