Logotipo del repositorio
Logotipo del repositorio
 

Sobre el uso adecuado del coeficiente de correlación de Pearson: verificación de supuestos mediante un ejemplo aplicado a las Ciencias de la Salud

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.authorHernández-Lalinde, Juan
dc.contributor.authorEspinosa-Castro, Jhon-Franklin
dc.contributor.authorPenaloza-Tarazona, Mariana-Elena
dc.contributor.authorDíaz-Camargo, Édgar
dc.contributor.authorBautista-Sandoval, María
dc.contributor.authorRiaño-Garzón, Manuel E.
dc.contributor.authorChacón Lizarazo, Oriana M.
dc.contributor.authorChaparro-Suárez, Yudy Karina
dc.contributor.authorGarcía Álvarez, Diego
dc.contributor.authorBermúdez-Pirela, Valmore
dc.date.accessioned2019-01-23T16:43:13Z
dc.date.available2019-01-23T16:43:13Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractLa comprobación de los supuestos en los que se sustenta el uso del coeficiente de correlación de Pearson suele ser una tarea en la que se cometen no pocos errores. Si bien es sencillo el proceso que lleva a su cálculo e interpretación, no resulta tan fácil la labor de verificar el cumplimiento de condiciones como la normalidad bivariada o la ausencia de datos atípicos, probablemente porque esto demanda la implementación de técnicas multivariantes. La presente revisión pretende servir de orientación a investigadores de las ciencias de salud y afines, los cuales seguramente se toparán con situaciones en las que deba emplearse esta herramienta estadística. El artículo gira en torno a un caso práctico derivado de un estudio de prevalencia de síndrome metabólico realizado en la ciudad de Maracaibo, Venezuela. El objetivo principal es el de mostrar mediante este ejemplo la manera adecuada de constatar las premisas vinculadas a este coeficiente, no sin olvidar el debido argumento teórico que las respalda. Se prescinde del aspecto matemático en favor del informático, para lo cual se utiliza el programa abierto R-Studio en todas y cada una de las actividades de procesamiento, diagramación y cómputo. Se proveen las bases de datos empleadas en el desarrollo del problema, a la vez de suministrar los scripts que activan las funciones del paquete con el propósito de que el lector pueda reproducir el análisis y comparar los resultados. Toda esta información puede ser consultada y descargada desde un repositorio de libre acceso.spa
dc.description.abstractThe checking of the assumptions on which the use of the Pearson correlation coefficient is based, is usually a task in which many errors are committed. Although the process that leads to its calculation and interpretation is simple, the task of verifying conditions such as bivariate normality or the absence of outlier is not so easy, probably because this requires the implementation of multivariate techniques. This review intends to serve as guidance to health sciences researchers, who will surely find situations in which this statistical tool should be used. The article is based on a prevalence study of metabolic syndrome carried out in the Maracaibo city, Venezuela. The main objective is to show by this example the appropriate way to verify the assumptions linked to this coefficient, not forgetting the due theoretical argument that supports them. The mathematical aspect is discarded in order to get the benefits of using computers power, for which the open source R-Studio program is used in each and every one of the processing, plotting and computation activities. The dataset used in the development of the problem are provided, as well as the scripts that activate the functions of the package with the purpose that the reader can reproduce the analysis and compare the results. All this information can be consulted and downloaded from an open access repository.eng
dc.identifier.issn26107988
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12442/2501
dc.language.isospaspa
dc.publisherSociedad Venezolana de Farmacología Clínica y Terapéuticaspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licenseLicencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionalspa
dc.sourceRevista AVFT-Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéuticaspa
dc.sourceVol. 37, No. 5 (2018)spa
dc.subjectCoeficiente de correlaciónspa
dc.subjectPearsonspa
dc.subjectSupuestosspa
dc.subjectR-Studiospa
dc.subjectCaso prácticospa
dc.subjectSíndrome metabólicospa
dc.subjectMaracaibospa
dc.subjectCorrelation coefficienteng
dc.subjectPearsoneng
dc.subjectAssumptionseng
dc.subjectR-Studioeng
dc.subjectPractical caseeng
dc.subjectMetaboliceng
dc.subjectSyndromeeng
dc.titleSobre el uso adecuado del coeficiente de correlación de Pearson: verificación de supuestos mediante un ejemplo aplicado a las Ciencias de la Saludspa
dc.title.alternativeOn the proper use of the Pearson correlation coefficient: checking assumptions through an example applied to health scienceseng
dc.typearticlespa
dcterms.referencesQuevedo R, Pedreschi F, Bastias JM, Díaz O. Correlation of the fractal enzymatic browning rate with the temperature in mushroom, pear and apple slices. LWT - Food Sci Technol. enero de 2016;65:406-13.eng
dcterms.referencesHospodar G, Gierlichs B, De Mulder E, Verbauwhede I, Vandewalle J. Machine learning in side-channel analysis: a first study. J Cryptogr Eng. diciembre de 2011;1(4):293-302.eng
dcterms.referencesHe F, Rodríguez-Colon S, Fernández-Mendoza J, Vgontzas AN, Bixler EO, Berg A, et al. Abdominal Obesity and Metabolic Syndrome Burden in Adolescents—Penn State Children Cohort Study. J Clin Densitom. enero de 2015;18(1):30-6.eng
dcterms.referencesKorkmazer E, Solak N. Correlation between inflammatory markers and insulin resistance in pregnancy. J Obstet Gynaecol. 17 de febrero de 2015;35(2):142-5.eng
dcterms.referencesRojas J, Bermúdez VJ, Añez RJ, Bello LM, Toledo A, Torres Y, et al. Comportamiento epidemiológico del síndrome metabólico en el municipio Maracaibo-Venezuela. Rev Síndr Cardiometabólico. 2013;3(2):13.spa
dcterms.referencesBermúdez V, Pacheco M, Rojas J, Córdova E, Velázquez R, Carrillo D, et al. Epidemiologic Behavior of Obesity in the Maracaibo City Metabolic Syndrome Prevalence Study. Maedler K, editor. PLoS ONE. 18 de abril de 2012;7(4):e35392.eng
dcterms.referencesSalazar J, Bermúdez V, Olivar LC, Torres W, Palmar J, Añez R, et al. Insulin resistance indices and coronary risk in adults from Maracaibo city, Venezuela: A cross sectional study. F1000Research [Internet]. 9 de marzo de 2018 [citado 13 de enero de 2019];7. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6107995/eng
dcterms.referencesBermúdez V, Rojas J, Salazar J, Calvo MJ, Morillo J, Torres W, et al. The Maracaibo city metabolic syndrome prevalence study: primary results and agreement level of 3 diagnostic criteria. Rev Latinoam Hipertens. 2014;9(4):20-32.eng
dcterms.referencesBermúdez V, Marcano RP, Cano C, Arráiz N, Amell A, Cabrera M, et al. The Maracaibo City Metabolic Syndrome Prevalence Study: Design and Scope: Am J Ther. mayo de 2010;17(3):288-94.eng
dcterms.referencesMatthews DR, Hosker JR, Rudenski AS, Naylor BA, Treacher DF, Turner RC, et al. Homeostasis model assessment: insulin resistance and fl-cell function from fasting plasma glucose and insulin concentrations in man. :8.eng
dcterms.referencesLevy JC, Matthews DR, Hermans MP. Correct Homeostasis Model Assessment (HOMA) Evaluation Uses the Computer Program. Diabetes Care. 1 de diciembre de 1998;21(12):2191-2.eng
dcterms.referencesWallace TM, Levy JC, Matthews DR. Use and Abuse of HOMA Modeling. Diabetes Care. 1 de junio de 2004;27(6):1487-95.eng
dcterms.referencesBlackburn H, Jacobs D. Commentary: Origins and evolution of body mass index (BMI): continuing saga. Int J Epidemiol. 1 de junio de 2014;43(3):665-9.eng
dcterms.referencesHall DMB. What use is the BMI? Arch Dis Child. 11 de enero de 2006;91(4):283-6.eng
dcterms.referencesChiarpenello J, Bonino J, Pent MV, Baella AL. Índice triglicéridos/hdl colesterol en una población pediátrica de la ciudad de rosario y zona de influencia. 2018;5.eng
dcterms.referencesRoa Barrios M, Arata-Bellabarba G, Valeri L, Velázquez-Maldonado E. Relación entre el cociente triglicéridos/cHDL, índices de resistencia a la insulina y factores de riesgo cardiometabólico en mujeres con síndrome del ovario poliquístico. Endocrinol Nutr. febrero de 2009;56(2):59-65.spa
dcterms.referencesBelén L, Oliva ML, Maffei L, Rossi ML, Squillace C, Alorda MB, et al. Relación TG/HDL-C y resistencia a la insulina en mujeres adultas argentinas según su estado nutricional. Rev Esp Nutr Humana Dietética. 21 de noviembre de 2013;18(1):18-24.spa
dcterms.referencesAlf C, Lohr S. Sampling Assumptions in Introductory Statistics Classes. Am Stat. febrero de 2007;61(1):71-7.eng
dcterms.referencesMontgomery DC, Runger GC. Applied statistics and probability for engineers. 3rd ed. New York: Wiley; 2003. 706 p.eng
dcterms.referencesWeisberg S. Applied linear regression. 3rd ed. Hoboken, N.J: John Wiley & Sons, Ltd; 2005. 310 p. (Wiley series in probability and statistics).eng
dcterms.referencesRawlings JO, Pantula SG, Dickey DA. Applied regression analysis: a research tool. 2nd ed. New York: Springer; 1998. 657 p. (Springer texts in statistics).eng
dcterms.referencesSamprit Chatterjee, Ali S. Hadi. Regression Analysis by Example. 4th ed. Hoboken, N.J: John Wiley & Sons, Ltd; 2006. 383 p. (Wiley series in probability and statistics).eng
dcterms.referencesSedgwick P. Simple linear regression. BMJ. 12 de abril de 2013;346(apr12 1):f2340-f2340.eng
dcterms.referencesBewick V, Cheek L, Ball J. Statistics review 7: Correlation and regression. 2003;7(6):9.eng
dcterms.referencesMukaka M. A guide to appropriate use of Correlation coefficient in medical research. Malawi Med J J Med Assoc Malawi. septiembre de 2012;24(3):69-71.eng
dcterms.referencesOzer DJ. Correlation and the coefficient of determination. Psychol Bull. 1985;97(2):307-15.eng
dcterms.referencesSedgwick P. Pearson’s correlation coefficient. BMJ. 4 de julio de 2012;345(jul04 1):e4483-e4483.eng
dcterms.referencesAsuero AG, Sayago A, González AG. The Correlation Coefficient: An Overview. Crit Rev Anal Chem. enero de 2006;36(1):41-59.eng
dcterms.referencesRodgers JL, Nicewander WA. Thirteen Ways to Look at the Correlation Coefficient. Am Stat. febrero de 1988;42(1):59.eng
dcterms.referencesYeager K. LibGuides: SPSS Tutorials: Pearson Correlation [Internet]. [citado 18 de diciembre de 2018]. Disponible en: https://libguides.library.kent.edu/SPSS/PearsonCorreng
dcterms.referencesPearson Product-Moment Correlation - When you should run this test, the range of values the coefficient can take and how to measure strength of association. [Internet]. [citado 18 de diciembre de 2018]. Disponible en: https://statistics.laerd.com/statistical-guides/pearson-correlation-coefficient-statistical-guide.phpeng
dcterms.referencesPearson’s Product-Moment Correlation in SPSS Statistics - Procedure, assumptions, and output using a relevant example. [Internet]. [citado 18 de diciembre de 2018]. Disponible en: https://statistics.laerd.com/spss-tutorials/pearsons-product-moment-correlation-using-spss-statistics.phpeng
dcterms.referencesUse and Misuse of Correlation Coefficients [Internet]. STAT 509. [citado 15 de enero de 2019]. Disponible en: https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat509/node/160/eng
dcterms.referencesPoint-Biserial Correlation in SPSS Statistics - Procedure, assumptions, and output using a relevant example. [Internet]. [citado 18 de diciembre de 2018]. Disponible en: https://statistics.laerd.com/spss-tutorials/point-biserial-correlation-using-spss-statistics.phpeng
dcterms.referencesGupta SD. Point biserial correlation coefficient and its generalization. Psychometrika. diciembre de 1960;25(4):393-408.eng
dcterms.referencesSpearman’s Rank Order Correlation using SPSS Statistics - A How-To Statistical Guide by Laerd Statistics [Internet]. [citado 17 de enero de 2019]. Disponible en: https://statistics.laerd.com/spss-tutorials/spearmans-rank-order-correlation-using-spss-statistics.phpeng
dcterms.referencesZar JH. Spearman Rank Correlation. En: Armitage P, Colton T, editores. Encyclopedia of Biostatistics [Internet]. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd; 2005 [citado 17 de enero de 2019]. Disponible en: http://doi.wiley.com/10.1002/0470011815.b2a15150eng
dcterms.referencesKendall’s Tau-b using SPSS Statistics - A How-To Statistical Guide by Laerd Statistics [Internet]. [citado 17 de enero de 2019]. Disponible en: https://statistics.laerd.com/spss-tutorials/kendalls-tau-b-using-spss-statistics.phpeng
dcterms.referencesKendall’s Tau and Spearman’s Rank Correlation Coefficient [Internet]. Statistics Solutions. [citado 17 de enero de 2019]. Disponible en: https://www.statisticssolutions.com/kendalls-tau-and-spearmans-rank-correlation-coefficient/eng
dcterms.referencesTriola MF, Pineda Ayala LE, Hernández Ramírez R. Estadística. 10.a ed. México: Pearson/Educación; 2009.spa
dcterms.referencesJohnson R, Kuby P. Just the essentials of elementary statistics. 10.a ed. Belmont, CA: Thomson Brooks/Cole; 2008.eng
dcterms.referencesGary W. Heiman. Basic Statistics for the Behavioral Sciences. 6th ed. Belmont, CA: Wadsworth Cengage Learning; 2011. 504 p.eng
dcterms.referencesRanjit Kumar. Research Methodology. 3rd ed. Los Angeles: Sage Publications; 2011.eng
dcterms.referencesHärdle W, Simar L. Applied multivariate statistical analysis. Fourth Edition. Berlin Heidelberg New York Dordrecht London: Springer; 2015. 580 p.eng
dcterms.referencesTimm NH. Applied multivariate analysis. New York: Springer; 2002. 693 p. (Springer texts in statistics).eng
dcterms.referencesRencher AC. Methods of multivariate analysis. 2nd ed. New York: J. Wiley; 2002. 708 p. (Wiley series in probability and mathematical statistics).eng
dcterms.referencesBurdenski TK. Evaluating Univariate, Bivariate, and Multivariate Normality Using Graphical and Statistical Procedures. Am Educ Res Assoc. 2000;62.eng
dcterms.referencesOppong FB, Agbedra SY. Assessing Univariate and Multivariate Normality, A Guide For Non-Statisticians. Math Theory Model. 2016;6(2):26-33-33.eng
dcterms.referencesShao Y, Zhou M. A characterization of multivariate normality through univariate projections. J Multivar Anal [Internet]. noviembre de 2010 [citado 18 de enero de 2019];101(10). Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3837532/eng
dcterms.referencesKankainen A, Taskinen S, Oja H. On Mardia’s Tests of Multinormality. En: Hubert M, Pison G, Struyf A, Van Aelst S, editores. Theory and Applications of Recent Robust Methods [Internet]. Basel: Birkhäuser Basel; 2004 [citado 30 de diciembre de 2018]. p. 153-64. Disponible en: http://link.springer.com/10.1007/978-3-0348-7958-3_14eng
dcterms.referencesCharu C. Aggarwal. Outlier analysis. 2nd edition. New York, NY: Springer Science+Business Media; 2016. 481 p.eng
dcterms.referencesDistinction Between Outliers & High Leverage Observations [Internet]. STAT 501. [citado 18 de enero de 2019]. Disponible en: https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat501/node/337/eng
dcterms.referencesFranklin S, Thomas S, Franklin S. Robust multivariate outlier detection using Mahalanobis’ distance and modified Stahel-Donoho estimators. Semantic Sch. 2001;35.eng
dcterms.referencesInfluential Points [Internet]. STAT 501. [citado 21 de enero de 2019]. Disponible en: https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat501/node/336/eng
dcterms.referencesA comparison of the Pearson and Spearman correlation methods [Internet]. [citado 21 de enero de 2019]. Disponible en: https://support.minitab.com/en-us/minitab-express/1/help-and-how-to/modeling-statistics/regression/supporting-topics/basics/a-comparison-of-the-pearson-and-spearman-correlation-methods/eng
dcterms.referencesEditor MB. Common Assumptions about Data (Part 1: Random Samples and Statistical Independence) [Internet]. The MiniTab Blog. [citado 21 de enero de 2019]. Disponible en: http://blog.minitab.com/blog/quality-business/common-assumptions-about-data-part-1-random-samples-and-statistical-independenceeng
dcterms.referencesIndependent Observations Assumption [Internet]. Statistics Data Sciences. [citado 21 de enero de 2019]. Disponible en: http://sites.utexas.edu/sos/indobs/eng
dcterms.referencesRomano JL, Kromrey JD. What Are the Consequences If the Assumption of Independent Observations Is Violated in Reliability Generalization Meta-Analysis Studies? Educ Psychol Meas. junio de 2009;69(3):404-28.eng
dcterms.referencesWilliam G. Cochran. Sampling Techniques. 3rd ed. New York, NY: John Wiley & Sons, Inc.; 1977. 442 p. (Wiley series in probability and mathematical statistics).eng
dcterms.referencesRao PSRS. Sampling methodologies: with applications. Boca Raton, Fla: Chapman & Hall/CRC; 2000. 311 p. (Texts in statistical science).eng
dcterms.referencesThompson SK. Sampling. 3rd ed. Hoboken, N.J: John Wiley & Sons, Inc.; 2012. 436 p. (Wiley series in probability and statistics).eng
dcterms.referencesLevy PS, Lemeshow S. Sampling of populations: methods and applications. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons, Inc.; 1999. 525 p. (Wiley series in probability and statistics).eng
dcterms.referencesSharon L. Lohr. Sampling: Design and Analysis. 2nd ed. Boston, MA: Brooks/Cole Cengage Learning; 2010. 609 p. (Advanced Series).eng

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
Sobre_uso_adecuado_coeficiente.pdf
Tamaño:
2.1 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
PDF
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
368 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Artículos

Universidad Simón Bolívar: Todos los derechos reservados / Sistema de biblioteca