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Hola Hilda, puede escribir una mensaje a este número y comenzamos con el proceso: api.whatsapp.com/send?phone=525531198355

Cuando deseas calcular la correlación entre una variable nominal (categórica) y una variable escalar (numérica) y la distribución de datos no es normal, es más apropiado utilizar el coeficiente de correlación de Spearman en lugar del coeficiente de correlación de Pearson. El coeficiente de correlación de Pearson se basa en suposiciones sobre la distribución de los datos y la relación lineal entre las variables. Requiere que las variables sigan una distribución normal y que la relación entre ellas sea lineal. Si alguna de estas suposiciones no se cumple, los resultados del coeficiente de correlación de Pearson pueden ser poco confiables. El coeficiente de correlación de Spearman, por otro lado, es una medida de correlación no paramétrica que no hace suposiciones sobre la distribución de los datos ni sobre la naturaleza de la relación entre las variables. En su lugar, se basa en el orden de los datos. Es especialmente útil cuando una de las variables es nominal o categórica, ya que no requiere que las variables sean numéricas o tengan una relación lineal. En resumen, si estás trabajando con una variable nominal y una variable escalar, y la distribución de datos no es normal, es más adecuado utilizar el coeficiente de correlación de Spearman en lugar del coeficiente de correlación de Pearson para evaluar la relación entre estas variables.

@@somosiefpi Muchas gracias por su respuesta y su tiempo.

Con mucho gusto

Yo lo escucho perfecto. Excelente video.

Justamente iba a decir lo mismo........ , quería la aplicación con el SPSS

Hola, si se puede (todo se puede) en la barra "transformar" buscar asistente para fecha y hora. En cuadro de diálogo inteligente le guiará en la creación de una nueva variable para calcular un intervalo determinado. Espero le sirva