La primera experiencia de muchos estudiantes con la estadística inferencial es la correlación. Debido a que estos estudiantes se están acostumbrando a la estadística en general, las correlaciones pueden ser difíciles de entender.  Esta página es una breve lección sobre cómo calcular un conjunto de correlaciones en Jamovi.  ¡Como siempre, si tienes alguna pregunta, envíame un correo electrónico a MHoward@SouthAlabama.edu!

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Las correlaciones identifican una relación lineal entre dos variables.  En otras palabras, las correlaciones pueden indicar la relación entre dos cosas, y pueden utilizarse para responder a las siguientes preguntas y a otras similares:

• ¿Cuál es la relación entre la satisfacción laboral y el rendimiento laboral?
• ¿Cuál es la relación entre las horas estudiadas y las notas de los exámenes?
• ¿Cuál es la relación entre el tamaño de la universidad y el número de victorias del equipo de baloncesto?

Por supuesto, hay más matices en las correlaciones, pero lo mantendremos simple para este post.  En cualquier caso, para responder a este tipo de preguntas, podemos utilizar Jamovi para calcular los coeficientes de correlación.  Si no tienes un conjunto de datos, puedes descargar el conjunto de datos de ejemplo aquí. En el conjunto de datos, investigamos las relaciones entre la Satisfacción Laboral, la Autoeficacia y el Rendimiento Laboral.

El conjunto de datos anterior es un archivo .xlsx, que Jamovi puede abrir. Si utiliza un formato de archivo diferente, es posible que tenga que convertirlo a .csv. Si no sabe cómo hacerlo, haga clic en la guía correspondiente aquí.

Además, las fotos de abajo son un poco pequeñas en la página. Haga clic en el enlace situado encima de cada imagen para ver una versión ampliada de la misma en una ventana nueva.

Los datos deberían tener este aspecto:

Imagen de Correlaciones en Jamovi 1

Si su conjunto de datos tiene un aspecto diferente, debe intentar reformatearlo para que se parezca a la imagen anterior. Las siguientes instrucciones pueden ser un poco confusas si sus datos tienen un aspecto diferente.

Una vez que tenga los datos abiertos, el primer paso es hacer clic en el botón Regresión y luego en Matriz de Correlación, como se ve a continuación. Las regresiones y correlaciones son estadísticas completamente diferentes, pero ignoraremos eso por ahora.

Imagen de Correlaciones en Jamovi 2

Tu pantalla debería tener este aspecto:

Imagen de Correlaciones en Jamovi 3

Vamos a calcular una matriz de correlaciones con las cuatro variables. Para ello, haz clic en la primera, mantén pulsada la tecla Mayús, y haz clic en la última. A continuación, haz clic en la flecha que apunta a la derecha entre las dos casillas blancas.

Imagen de Correlaciones en Jamovi 4

¡Woah! Deberías obtener resultados instantáneos. Genial, ¿eh?

Muchas personas que utilizan Jamovi querrán una salida similar a SPSS. Para obtenerlo en una matriz de correlaciones, tendrá que hacer clic en la casilla junto a “Marcar correlaciones significativas” y “N”.

Imagen de Correlaciones en Jamovi 5

Deberías obtener resultados como los siguientes:

Imagen de Correlaciones en Jamovi 6

¡Y ya está! Casi idéntico al SPSS, ¡pero gratis!

Para leer la tabla, preste mucha atención al punto en el que la columna se cruza con la fila. El número donde se cruzan la fila Var1 y la columna Var2 es .0617. Esto significa que hay una correlación de 0.06 entre Var1 y Var2. ¡Genial!

Imagen de Correlaciones en Jamovi 7

Entonces, a partir de estos resultados, podemos determinar que…

• Var1 y Var2 tienen una correlación de .06.
• Var1 y Var3 tienen una correlación de .17.
• Var1 y Var4 tienen una correlación de -.12.
• Var2 y Var3 tienen una correlación de .42.
• Var2 y Var4 tienen una correlación de .39.
• Var3 y Var4 tienen una correlación de .22.

Pero, ¿cómo podemos saber si son estadísticamente significativas? Basta con mirar las filas Sig.

Imagen de Correlaciones en Jamovi 8

A partir de esto, podemos ver que el valor p de la relación entre Var1 y Var2 es mucho mayor que .05, y por lo tanto no es estadísticamente significativa. También podemos decir que. . .

• La relación entre Var1 y Var2 no es estadísticamente significativa.
• La relación entre Var1 y Var3 es estadísticamente significativa.
• La relación entre Var1 y Var4 es estadísticamente significativa.
• La relación entre Var2 y Var3 es estadísticamente significativa.
• La relación entre Var2 y Var4 es estadísticamente significativa.
• La relación entre Var3 y Var4 es estadísticamente significativa.

Así que casi todo era estadísticamente significativo. ¡Genial!

Ahora deberías poder realizar una correlación en Jamovi. Como siempre, si tienes alguna pregunta o comentario, envíame un correo electrónico a MHoward@SouthAlabama.edu.