• Metodología de la investigación
    • Redacción de la propuesta de tesis
    • Proceso de investigación
      • Selección del área de investigación
      • Formulación de metas y objetivos de la investigación
      • Cómo hacer una justificación de un estudio
      • Redacción de los antecedentes de la investigación
      • Estructura de la investigación
      • Tipos de revisión de la literatura
      • Teoría fundamentada
      • Estrategia de búsqueda de literatura
      • Fuentes de revisión de la literatura
      • Referencias y bibliografía
      • Tratando con el Supervisor
    • Tipos de métodos de investigación
      • Investigación aplicada
      • Investigación fundamental
    • Enfoque de investigación
      • Enfoque deductivo (Razonamiento deductivo)
      • Enfoque Inductivo (Razonamiento Inductivo)
      • Razonamiento Abductivo (Enfoque Abductivo)
    • Diseño de la investigación
      • Investigación exploratoria o explorativa
      • Investigación concluyente
        • Investigación explicativa o causal
        • Investigación Descriptiva
    • Fiabilidad y Validez en una investigación
      • Fiabilidad de la Investigación
      • Validez de la investigación
    • Sugerencias para Futuras Investigaciones
  • Filosofía de la Investigación
    • Axiología en la investigación
    • Epistemología en la Investigación
      • Filosofía de Investigación del Constructivismo
    • Filosofía de la investigación interpretativa (interpretativismo)
    • Ontología
    • Fenomenología en la investigación empresarial
    • Filosofía de investigación del Positivismo
    • Filosofía de Investigación del Pragmatismo
  • Métodos de investigación
    • Métodos de recolección de datos
      • Método de Encuesta
        • Cuestionarios
        • ¿Qué son las Entrevistas?
      • Métodos cuantitativos de recopilación de datos
        • Análisis de correlación
        • Media, Modo y Mediana
        • Análisis de correlación
        • Análisis de regresión
      • Métodos cualitativos de recolección de datos
        • Casos de Estudio o Estudios de caso
        • Grupos focales
        • Observación
        • Investigación de Futuros
      • Investigación de experimentos
      • Investigación de acción
    • Análisis de datos
      • Análisis cualitativo de datos
      • Análisis Cuantitativo de Datos
    • Limitaciones de la investigación
    • Consideraciones éticas
  • Muestreo
    • Muestreo de Probabilidad
      • Muestreo aleatorio simple
      • Muestreo Sistemático
      • ¿Qué es el Muestreo Estratificado?
      • Muestreo por Conglomerados
    • Muestreo no Probabilístico
      • Muestreo de Conveniencia o Disponibilidad
      • Muestreo multietapa
      • Muestreo intencional
        • Qué es el Muestreo Teórico
      • ¿Qué es el Muestreo por Cuotas?
      • Muestreo de bola de nieve

La Investigación

Conoce cómo hacer una buena investigación

  • Facebook
  • Instagram
  • Twitter
  • YouTube

Análisis de correlación

Análisis de correlaciónSe pueden utilizar métodos de correlación y regresión para analizar el alcance y la naturaleza de las relaciones entre diferentes variables. El análisis de correlación se utiliza para comprender la naturaleza de las relaciones entre dos variables individuales.

Contenido

  • Ejemplo de análisis de correlación
    • La correlación producto-momento de Pearson
    • La correlación del Rango de Spearman
    • La autocorrelación (correlación serial)

Ejemplo de análisis de correlación

Por ejemplo, si nuestro objetivo es estudiar el impacto de la inversión extranjera directa (IED) en el nivel de crecimiento económico de Vietnam, entonces se pueden especificar dos variables como las cantidades de IED y PIB para el mismo período.

El coeficiente de correlación ‘r’ se calcula mediante la siguiente fórmula:

Análisis de correlación

Donde, x e y son valores de variables, y n es el tamaño de la muestra.

El valor del coeficiente de correlación puede interpretarse de la siguiente manera:

Si ‘r’ es igual a 1, entonces hay una correlación positiva perfecta entre dos valores;

Si ‘r’ es igual a -1, entonces hay una perfecta correlación negativa entre dos valores;

Si ‘r’ es igual a cero, entonces no hay correlación entre los dos valores.

En términos prácticos, cuanto más se acerque el valor de “r” a 1, mayor será el impacto positivo de la IED en el crecimiento del PIB en Vietnam. Del mismo modo, si el valor de `r’ es inferior a 0, cuanto más se acerca a – 1, mayor será el impacto negativo de la IED en el crecimiento del PIB en Vietnam.

Si ‘r’ es igual a cero, entonces se percibe que la IED no tiene ningún impacto en el cambio del PIB en Vietnama dentro de la muestra dada.

Las formas más populares de análisis de correlación utilizadas en los estudios empresariales incluyen la correlación producto-momento Pearson, la correlación de rango Spearman y la autocorrelación.

La correlación producto-momento de Pearson

Se calcula tomando la relación entre la muestra de las dos variables y el producto de las dos desviaciones estándar e ilustra la fuerza de las relaciones lineales.

En la correlación producto-momento de Pearson el coeficiente de correlación no es robusto debido al hecho de que no se reconocen fuertes relaciones lineales entre las variables.

El coeficiente de correlación es sensible a los puntos periféricos, por lo que el coeficiente de correlación no es resistente.

La correlación del Rango de Spearman

Requiere que los datos sean ordenados y que el valor que se le asigne a un rango específico con 1 sea asignado como el valor más bajo.

Además, en caso de que el valor de los datos aparezca más de una vez, se especificará su rango medio.

La autocorrelación (correlación serial)

Implica la correlación entre los valores de las mismas variables pero en distintos momentos. El coeficiente de autocorrelación se calcula cambiando los datos rezagados con la fórmula del coeficiente de correlación producto-momento de Pearson.

Además, debido a que una serie de datos sin desplazamiento expresará una correlación perfecta, la función comienza con el coeficiente de 1.

El coeficiente de correlación ‘r’ ilustrado arriba es sólo una fórmula matemática y no tiene que calcular el coeficiente de correlación manualmente.

Para una tesis de licenciatura, la mayoría de los supervisores aceptan pruebas de correlación que se han realizado en una simple hoja de cálculo Excel.

Por otro lado, para los estudios de maestría o doctorado, tendrá que utilizar un software estadístico más avanzado, como SPSS o NCSS, para su análisis de correlación.

El análisis de correlación como método de investigación ofrece una serie de ventajas. Este método permite el análisis de datos de muchos sujetos simultáneamente.

Además, el análisis de correlación puede estudiar una amplia gama de variables y sus interrelaciones. En el lado negativo, las conclusiones de la correlación no indican las causas, es decir, las relaciones de causa y efecto.

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.

  • Política de privacidad
  • Politica de Cookies
  • Aviso Legal
  • Contacto
  • Quiénes Somos

Copyright © 2021

Usamos cookies, propias y de terceros: Instalamos automáticamente las necesarias. Las demás, que personalizan el contenido, publicidad y anuncios, necesitan de tu autorización. ¿Las apruebas? Si quieres más información o configurarlas puedes Leer más aquíNuestra política de cookiesAceptar
Cookies

Resumen de privacidad

Este sitio web utiliza cookies para mejorar su experiencia mientras navega por el sitio web. Fuera de estas cookies, las cookies que se clasifican como necesarias se almacenan en su navegador, ya que son esenciales para el funcionamiento de las funcionalidades básicas del sitio web. También utilizamos cookies de terceros que nos ayudan a analizar y comprender cómo utiliza este sitio web. Estas cookies se almacenarán en su navegador solo con su consentimiento. También tiene la opción de optar por no recibir estas cookies. Pero la exclusión voluntaria de algunas de estas cookies puede afectar su experiencia de navegación. Nuestra política de cookies
Necesarias
Siempre activado

Las cookies necesarias son absolutamente esenciales para que el sitio web funcione correctamente. Esta categoría solo incluye cookies que garantizan funcionalidades básicas y características de seguridad del sitio web. Estas cookies no almacenan ninguna información personal.

No necesarias

Las cookies que pueden no ser particularmente necesarias para el funcionamiento del sitio web y que se utilizan específicamente para recopilar datos personales del usuario a través de análisis, anuncios y otros contenidos integrados se denominan cookies no necesarias. Es obligatorio obtener el consentimiento del usuario antes de ejecutar estas cookies en su sitio web.

Funcional

Las cookies funcionales ayudan a realizar ciertas funcionalidades como compartir el contenido del sitio web en plataformas de redes sociales, recopilar comentarios y otras características de terceros.

Rendimiento

Las cookies de rendimiento se utilizan para comprender y analizar los índices de rendimiento clave del sitio web, lo que ayuda a brindar una mejor experiencia de usuario a los visitantes.

Analítica

Las cookies analíticas se utilizan para comprender cómo los visitantes interactúan con el sitio web. Estas cookies ayudan a proporcionar información sobre métricas, el número de visitantes, la tasa de rebote, la fuente de tráfico, etc.

Anuncio publicitario

Las cookies publicitarias se utilizan para proporcionar a los visitantes anuncios y campañas de marketing relevantes. Estas cookies rastrean a los visitantes en los sitios web y recopilan información para proporcionar anuncios personalizados.

Otras

Otras cookies sin clasificar son las que se están analizando y aún no se han clasificado en una categoría.

GUARDAR Y ACEPTAR