TY  - CHAP
M1  - Book, Section
TI  - Preguntas de investigación acerca de relaciones entre variables
A1  - White, Susan E.
PY  - 2021
T2  - Bioestadística Básica y Clínica, 5e
AB  - CONCEPTOS  CLAVELa  correlación  y  la  regresión  son  métodos  estadísticos  que  examinan  la  relación  lineal  entre  dos  variables  numéricas  medidas  en  los  mismos  sujetos.  La  correlación  describe  una  relación  y  la  regresión  describe  una  relación  y  predice  un  resultado.Los  coeficientes  de  correlación  oscilan  entre  −1  y  +1,  y  ambos  indican  una  relación  perfecta  entre  dos  variables.  Una  correlación  igual  a  0  indica  que  no  hay  relación.Los  diagramas  de  dispersión  proporcionan  una  representación  visual  de  la  relación  entre  dos  variables  numéricas  y  se  recomiendan  para  verificar  una  relación  lineal  y  valores  extremos.El  coeficiente  de  determinación,  o  r2,  es  la  correlación  al  cuadrado;  es  el  estadístico  preferido  para  describir  la  fuerza  entre  dos  variables  numéricas.La  prueba  t  se  puede  utilizar  para  probar  la  hipótesis  de  que  la  correlación  de  la  población  es  cero.La  transformación  z  de  Fisher  se  utiliza  para  formar  intervalos  de  confianza  para  la  correlación  o  para  probar  cualquier  hipótesis  sobre  el  valor  de  la  correlación.La  transformación  z  de  Fisher  también  se  puede  utilizar  para  formar  intervalos  de  confianza  para  la  diferencia  entre  las  correlaciones  de  dos  grupos  independientes.Es  posible  probar  si  la  correlación  entre  una  primera  variable  y  una  segunda,  es  la  misma  que  la  existente  entre  una  tercera  y  una  segunda.Cuando  una  o  ambas  variables  en  una  correlación  están  sesgadas,  se  recomienda  la  correlación  no  paramétrica  rho  de  Spearman.La  regresión  lineal  recibe  ese  nombre  porque  mide  solo  relaciones  de  línea  recta.El  método  de  los  mínimos  cuadrados  es  el  que  se  utiliza  en  casi  todos  los  ejemplos  de  regresión  en  medicina.  Con  una  variable  independiente  y  una  dependiente,  la  ecuación  de  regresión  se  puede  presentar  como  una  línea  recta.El  error  estándar  de  la  estimación  es  un  estadístico  que  se  puede  utilizar  para  probar  hipótesis  o  para  formar  intervalos  de  confianza,  tanto  de  la  intersección  como  del  coeficiente  de  regresión  (pendiente).Un  uso  importante  de  la  regresión  es  poder  predecir  los  resultados  en  un  grupo  futuro  de  sujetos.Al  predecir  resultados,  los  límites  de  confianza  se  denominan  bandas  de  confianza  sobre  la  línea  de  regresión.  Las  predicciones  más  precisas  son  para  resultados  cercanos  a  la  media  de  la  variable  independiente  X,  y  se  vuelven  menos  precisos  a  medida  que  el  resultado  se  aparta  de  la  media.Es  posible  probar  si  la  línea  de  regresión  es  la  misma  (es  decir,  tiene  la  misma  pendiente  e  intersección)  en  dos  grupos  diferentes.Un  residuo  es  la  diferencia  entre  el  resultado  real  y  el  pronosticado;  observar  la  distribución  de  los  residuos  ayuda  a  los  estadísticos  a  decidir  si  el  modelo  de  regresión  lineal  es  el  mejor  enfoque  para  analizar  los  datos.La  regresión  hacia  la  media  puede  dar  como  resultado  que  un  tratamiento  o  procedimiento  parezca  valioso  cuando  no  ha  tenido  un  efecto  real;  tener  un  grupo  testigo  ayuda  a  protegerse  contra  este  problema.La  correlación  y  la  regresión  no  deben  usarse  a  menos  que  las  observaciones  sean  independientes;  no  es  apropiado  incluir  mediciones  múltiples  de  los  mismos  sujetos.La  combinación  de  dos  poblaciones  también  puede  hacer  que  el  coeficiente  de  correlación  y  regresión  sea  mayor  de  lo  que  debería.El  uso  de  la  correlación  ...
SN  - 
PB  - McGraw-Hill Education
CY  - New York, NY
Y2  - 2024/04/19
UR  - accessmedicina.mhmedical.com/content.aspx?aid=1201606621
ER  -