Estadistica Bivariada
4. ¿Hay relación entre las variables?
¿Hay relación entre las variables?
Objetivos
- Conjeturar si dos variables parecen estar relacionadas.
- Distinguir relación positiva, negativa o sin relación evidente.
- Comprender que relación entre variables no significa necesariamente causalidad.
Tres posibilidades iniciales
- Relación positiva: cuando \(x\) aumenta, \(y\) tiende a aumentar.
- Relación negativa: cuando \(x\) aumenta, \(y\) tiende a disminuir.
- Sin relación evidente: no se observa una dirección clara en la nube.
Ejemplo: tres nubes distintas
Observa las tres situaciones. No calculamos un coeficiente: solo hacemos una lectura visual.
Relación positiva
Relación negativa
Sin relación evidente
Relación no es lo mismo que causa
Si dos variables se relacionan, eso no prueba por sí solo que una cause la otra. La nube de puntos ayuda a formular conjeturas, pero las conclusiones deben ser cuidadosas.
Ejercicio 1: clasificar relaciones
Indica si esperarías relación positiva, negativa o sin relación evidente.
- Horas de estudio y puntaje en una guía.
- Horas de pantalla antes de dormir y horas de sueño.
- Número de lista y estatura.
- Tiempo de entrenamiento y cantidad de vueltas completadas.
- Distancia al colegio y tiempo de traslado.
- Cantidad de mascotas y nota en matemática.
- Minutos de lectura y cantidad de páginas leídas.
- Temperatura del día y uso de parka en una encuesta de estudiantes.
- Positiva probable: más estudio suele asociarse con mayor puntaje.
- Negativa probable: más pantalla podría asociarse con menos sueño.
- Sin relación evidente: el número de lista no debería explicar la estatura.
- Positiva probable.
- Positiva probable.
- Sin relación evidente.
- Positiva probable.
- Negativa probable si al subir la temperatura disminuye el uso de parka.
Ejercicio 2: describir con evidencia
Para cada conjunto, indica el tipo de relación y nombra un dato que apoye tu respuesta.
- \((1;2)\), \((2;4)\), \((3;5)\), \((4;7)\), \((5;8)\), \((6;10)\)
- \((1;10)\), \((2;9)\), \((3;7)\), \((4;6)\), \((5;4)\), \((6;3)\)
- \((1;6)\), \((2;3)\), \((3;8)\), \((4;2)\), \((5;7)\), \((6;4)\)
- \((0,5;4,0)\), \((1;4,6)\), \((1,5;5,0)\), \((2;5,6)\), \((2,5;6,0)\), \((3;6,5)\)
- \((1;8)\), \((2;8)\), \((3;7)\), \((4;6)\), \((5;5)\), \((6;5)\)
- \((1;4)\), \((2;7)\), \((3;5)\), \((4;9)\), \((5;6)\), \((6;8)\)
- Positiva: por ejemplo, de \((1;2)\) a \((6;10)\) ambos valores aumentan.
- Negativa: al pasar de \(x=1\) a \(x=6\), \(y\) baja de 10 a 3.
- Sin relación evidente: los valores suben y bajan sin dirección clara.
- Positiva: al aumentar las horas, la nota aumenta aproximadamente.
- Negativa suave: \(y\) tiende a bajar cuando \(x\) aumenta.
- Positiva débil o moderada: hay subidas y bajadas, pero los valores altos de \(x\) suelen tener valores mayores de \(y\).
Ejercicio 3: relación y causalidad
Indica si la conclusión es cuidadosa o exagerada.
- La nube muestra que quienes duermen más tienden a declarar más energía.
- La nube prueba que dormir más causa mejores notas en todos los casos.
- Los datos sugieren una relación positiva entre práctica y puntaje.
- Como dos variables suben juntas, una necesariamente causa la otra.
- La nube no muestra una dirección clara, por eso no conviene afirmar relación.
- Hay un punto aislado; conviene revisar si el dato fue bien registrado.
- Cuidadosa, porque dice "tienden" y se limita a describir.
- Exagerada, porque una nube no prueba causalidad universal.
- Cuidadosa, porque habla de sugerencia o conjetura.
- Exagerada, porque relación no implica causa necesariamente.
- Cuidadosa, porque evita afirmar algo que los datos no muestran.
- Cuidadosa, porque un punto aislado puede ser real o un error de registro.