Correlaciones biseriales: tutorial en Excel
Este tutorial muestra cómo calcular un coeficiente de correlación biserial entre una variable cuantitativa y una variable binaria en Excel usando XLSTAT.
Datos para calcular correlaciones biseriales
Los datos utilizados en este tutorial corresponden a concentraciones de una molécula particular medidas en muestras de sangre de 30 ratones, divididos en dos grupos diferentes en función de su especie. Queremos utilizar la correlación biserial para comprobar si existe una asociación entre la concentración y la especie. La correlación biserial requiere que tengamos una variable binaria y una variable continua. La varianza se supone que es la misma, independientemente del grupo al que pertenezca una observación. La correlación biserial es útil para evaluar el grado de asociación entre una variable binaria (o dicotómica) y una variable continua. Sus valores oscilan entre -1 y 1. 0 corresponde a la ausencia de asociación.
Ajustes del análisis de correlaciones biseriales
Una vez activado XLSTAT-Pro, seleccione Descripción de datos / Correlación biserial, o haga clic en el botón correspondiente de la barra de herramientas Descripción de datos.
Tras pulsar el botón, aparece el cuadro de diálogo.
Seleccione los datos en la hoja de cálculo de Excel. En la pestaña Opciones, elegimos probar si la correlación biserial es diferente de 0 o no mediante el método de Monte Carlo.
Después de haber hecho clic en el botón OK, los cálculos empiezan y se muestran los resultados.
Interpretación de los resultados del análisis de una correlación biserial
La primera tabla corresponde a los estadísticos básicos de resumen de las distintas variables de entrada. A continuación, una tabla muestra los resultados que incluyen la correlación biserial y el valor p de la prueba. Podemos ver aquí que la correlación es cercana a cero (0.19) y que no es significativamente diferente de 0, puesto que el valor de p es mayor que 0.05.
La correlación biserial también se puede calcular usando la fórmula de cálculo XLSTAT_Biserial. El siguiente ejemplo muestra cómo utilizarla para obtener el coeficiente de correlación biserial o el correspondiente valor de p (el ejemplo se utiliza el valor de p basado en la aproximación de una muestra grande, por lo que no es el mismo valor que el anterior).
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