Medida de asociación

Tabla

Escala de medida

Observaciones

Phi (basada en x²)

2xK

Nominales

• Toma valores comprendidos entre 0 y 1.
• Evalúa hipótesis lineales (diagonales)
• Sirve para asociaciones simétricas

V de Cramer (basada en x²)

FxC (Para n filas y columnas)

Nominales

• Toma valores comprendidos entre 0 y 1
• Evalúa hipótesis diagonales
• Asociaciones simétricas

· Son útiles para estimar grados de asociación entre variables, sobre un mismo conjunto de individuos.

· Cuando alguna de las dos variables presenta dos categorías, el valor de V de Cramer es igual al valor de Phi.

· Resulta mas normatizado que Phi, ya que no depende de las características de las variables implicadas y/o del numero de casos (supera obstáculo del tamaño de la tabla)

Q de Yule (basada en x²)

2x2

Nominales y ordinales

• Toma valores entre -1 y 1, pasando por 0.
• Evalúa hipótesis rinconales
• Sirve para medir asociaciones simétricas

Lambda (basada en RPE)

FxC

Nominales

· Toma valores entre 0 y 1 (el 0 no siempre prueba que no hay asociación entre las variables).

• Evalúa hipótesis diagonales
• Mide asociaciones asimétricas

· Es fácil de interpretar en términos de la proporción que se reduce el error de predicción del valor de una variable a partir de los valores de otra (pero puede también tomar valores muy bajos en tablas con asociación)

Gamma (basada en RPE)

FxC

Ordinales

• Toma valores entre -1 y 1, pasando por 0
• Evalúa hipótesis rinconales
• Mide asociaciones simétricas
• Es más fácil de interpretar
• Asume relaciones curvilíneas

· Se basa en la diferencia de los pares concordantes y pares discordantes

• Detecta relaciones lineales X y Y.

Coeficiente D de Sommers (basado en RPE)

FxC

Ordinales

• Toma valores entre -1 y 1, pasando por 0
• Evalúa hipótesis ¿??

· Presente una versión simétrica y otra asimétrica (más importante)

· Sirve para medir asociaciones asimétricas entre variables ordinales

· Se basa en la diferencia de los pares concordantes y pares discordantes e incorpora el número de pares empatados.

Coeficiente R de Pearsons

FxC

Intervalar

• -1 a 1
• Evalúa hipótesis diagonales
• Asimétrica

· Requiere que ambas variables estén distribuidas normalmente

• Solo útil para detectar una correlación lineal