En este tutorial rápido de SPSS, veremos cómo calcular el coeficiente de correlación de Pearson en SPSS y cómo interpretar el resultado.
Pasos rápidos
- Haga clic en Analizar -> Correlacionar -> Bivariante
- Mueva las dos variables que desea probar al cuadro Variables a la derecha
- Asegúrese de que Pearson esté marcado en Coeficientes de correlación
- presiona OK
- El resultado aparecerá en el visor de salida de SPSS
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Los datos
Para los propósitos de este tutorial, usamos un conjunto de datos que proviene del sitio web de Philosophy Experiments.
¿Válido o no válido? El ejercicio es una prueba lógica que requiere que las personas determinen si los argumentos deductivos son válidos o inválidos. Este es el conjunto de datos completo.
Estamos interesados en dos variables, Puntaje y Tiempo.
La puntuación es la cantidad de preguntas que las personas responden correctamente. El tiempo es la cantidad de tiempo en segundos que les toma completar la prueba. Queremos averiguar si estas dos cosas están correlacionadas. En pocas palabras, ¿las personas responden correctamente a más preguntas si tardan más en responderlas?
El coeficiente de correlación de Pearson nos ayudará a responder esta pregunta.
Coeficiente de correlación de Pearson
Para comenzar, haga clic en Analizar -> Correlacionar -> Bivariante.
Esto abrirá el cuadro de diálogo Correlaciones bivariadas.
Hay dos cosas que debes hacer aquí. La primera es mover las dos variables de interés (es decir, las dos variables que desea ver si están correlacionadas) al cuadro Variables de la derecha. Puede hacer esto arrastrando y soltando (o usando el botón de flecha en el medio).
La otra cosa es asegurarse de que «Pearson» esté seleccionado en Coeficientes de correlación.
También puede seleccionar «Marcar correlaciones significativas», aunque esto es opcional.
Eso es. Estas listo. Ahora simplemente haga clic en Aceptar.
El resultado
Lo primero que puede notar sobre el resultado es que es una matriz de 2 × 2. Esto significa, en efecto, que obtiene dos resultados por el precio de uno, porque obtiene el coeficiente de correlación de Puntaje y Tiempo Transcurrido, y el coeficiente de correlación de Tiempo Transcurrido y Puntaje (que es el mismo resultado, obviamente).
Estamos interesados en dos partes del resultado.
Pearson r
El primero es el valor de Pearson ‘ r – es decir, el coeficiente de correlación. Esa es la cifra de correlación de Pearson (dentro del cuadro rojo cuadrado, arriba), que en este caso es .094.
Pearson r varía entre +1 y -1, donde +1 es una correlación positiva perfecta y -1 es una correlación negativa perfecta. 0 significa que no hay ninguna correlación lineal.
Nuestra cifra de .094 indica una correlación positiva muy débil. Cuanto más tiempo pasen las personas haciendo la prueba, es más probable que lo hagan, pero el efecto es muy pequeño.
Significado
También estamos interesados en el valor de significación de 2 colas, que en este caso es <.000 (dentro del óvalo rojo, arriba). El valor alfa estándar es .05, lo que significa que nuestra correlación es muy significativa, no solo una función del error de muestreo aleatorio, etc.
Esto parece contradictorio. ¿Cómo puede una correlación muy débil ser muy significativa? ¿Cómo es posible estar tan seguro de que una correlación tan débil es real?
La respuesta tiene que ver con el tamaño de nuestra muestra (vea la figura para N, arriba). Tenemos 16033 casos en nuestro conjunto de datos. Esto significa que nuestro estudio tiene suficiente poder estadístico para identificar incluso efectos muy débiles.
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Bien, hemos llegado al final de este tutorial. Ahora debería poder calcular el coeficiente de correlación de Pearson dentro de SPSS e interpretar el resultado obtenido.