Análisis de Correlación: Conceptos, Interpretación y Aplicaciones

Question 1

El coeficiente de correlación de Pearson puede tomar valores entre:

Accepted Answer

[-1, 1]

Answer

[0, 1]

Answer

[0, infinito]

Answer

[-infinito, 0]

Question 2

El coeficiente de correlación de Spearman se utiliza cuando las variables son:

Accepted Answer

Ordinales.

Answer

Continuas.

Answer

Intervalo.

Answer

Razón.

Question 3

Una correlación positiva entre dos variables implica que:

Accepted Answer

Cuando una variable aumenta, la otra **también** aumenta.

Answer

Cuando una variable aumenta, la otra **disminuye**.

Answer

No existe relación entre las variables.

Answer

La relación entre las variables es **lineal**.

Question 4

¿Cuál de las siguientes situaciones describe una correlación **espuria**?

Accepted Answer

Existe una correlación entre el número de helados vendidos y las muertes por ahogamiento.

Answer

Existe una correlación entre la altura y el peso.

Answer

Existe una correlación entre el nivel de educación y los ingresos.

Answer

Existe una correlación entre el consumo de tabaco y las enfermedades cardiovasculares.

Question 5

¿Cuál de los siguientes **no** es un método para calcular la correlación?

Accepted Answer

Rango

Answer

Covarianza

Answer

Regresión lineal

Answer

Índice de correlación

Question 6

El cuadrado del coeficiente de correlación representa:

Accepted Answer

El porcentaje de variación de una variable explicada por la otra.

Answer

El número de puntos de datos.

Answer

La distancia entre la media y el valor observado.

Answer

La pendiente de la línea de regresión.

Question 7

¿Qué tipo de correlación se espera encontrar entre las variables 'número de horas estudiadas' y 'calificación del examen'?

Accepted Answer

Correlación positiva

Answer

Correlación negativa

Answer

Correlación espuria

Answer

Ninguna correlación

Question 8

¿Qué rango de valores puede tomar el coeficiente de correlación de Pearson?

Accepted Answer

[-1, 1]

Answer

[-2, 2]

Answer

[0, 1]

Answer

[-0,5, 0,5]

Question 9

¿En qué situaciones es más apropiado utilizar el coeficiente de correlación de Spearman?

Accepted Answer

Cuando las variables son ordinales o tienen una distribución no normal.

Answer

Cuando las variables son continuas y tienen una distribución normal.

Answer

Cuando la relación entre las variables es lineal.

Question 10

¿Cómo se puede utilizar la correlación para identificar variables independientes y dependientes en un estudio de investigación?

Accepted Answer

La variable independiente es la que precede a la variable dependiente.

Answer

La correlación no puede utilizarse para identificar variables independientes y dependientes.

Answer

La variable dependiente es la que precede a la variable independiente.

Question 11

¿Qué define correctamente la correlación?

Accepted Answer

La medida de la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables.

Answer

La ausencia de relación entre dos variables.

Answer

La relación causal entre dos variables.

Question 12

¿Cuáles son los valores posibles del coeficiente de correlación de Pearson?

Accepted Answer

[-1, 1]

Answer

[0, 1]

Answer

[-∞, ∞]

Answer

[1, ∞]

Question 13

Cuando el coeficiente de correlación de Pearson es cercano a 1, indica:

Accepted Answer

Una fuerte correlación positiva.

Answer

Una fuerte correlación negativa.

Answer

Una débil correlación negativa.

Answer

Una débil correlación positiva.

Question 14

¿Qué mide el coeficiente de correlación de Spearman?

Accepted Answer

La correlación monotonic entre dos variables.

Answer

La dependencia entre dos variables.

Answer

La correlación lineal entre dos variables.

Question 15

¿En qué situaciones es más apropiado utilizar el coeficiente de correlación de Spearman?

Accepted Answer

Cuando las variables no son normalmente distribuidas o contienen valores atípicos.

Answer

Cuando el tamaño de la muestra es pequeño.

Answer

Cuando las variables son nominales.

Question 16

¿Cuál de los siguientes NO es un beneficio del análisis de correlación en la toma de decisiones empresariales?

Accepted Answer

Establecer objetivos de ventas específicos.

Answer

Predecir tendencias del mercado.

Answer

Identificar relaciones entre variables relevantes.

Question 17

Una limitación importante del análisis de correlación es:

Accepted Answer

No puede establecer relaciones causales.

Answer

Es sensible a los valores atípicos.

Answer

Solo puede utilizarse con variables continuas.

Answer

Requiere un tamaño de muestra grande.

Question 18

¿Qué método estadístico se utiliza para determinar si un coeficiente de correlación es estadísticamente significativo?

Accepted Answer

Prueba t de Student

Answer

Prueba de chi-cuadrado

Answer

Análisis de varianza (ANOVA)

Answer

Regresión lineal

Question 19

¿Cuál es la definición de correlación?

Accepted Answer

Una medida de la relación lineal entre dos variables cuantitativas

Answer

Una medida de la tendencia central de los datos

Answer

Una medida de la dispersión de los datos

Question 20

¿Qué valor del coeficiente de correlación indica una correlación perfecta y positiva?

Accepted Answer

1

Answer

0,5

Answer

-1

Answer

0

Question 21

¿Cómo afecta la presencia de valores atípicos a la correlación?

Accepted Answer

Puede sesgar la correlación y dar lugar a resultados engañosos

Answer

No afecta a la correlación

Answer

Aumenta la correlación

Question 22

¿Qué suposición no se cumple para el coeficiente de correlación de Pearson?

Accepted Answer

Las variables siguen una distribución normal

Answer

Los puntos de datos están distribuidos linealmente

Answer

Las variables son continuas

Question 23

¿Cómo se calcula el coeficiente de correlación de Spearman?

Accepted Answer

Calculando la correlación entre los rangos de las variables

Answer

Calculando la varianza de las variables

Answer

Calculando la covarianza de las variables

Question 24

¿Qué nivel de significancia estadística se utiliza habitualmente en la investigación?

Accepted Answer

p < 0,05

Answer

p > 0,05

Answer

p = 0,10

Answer

p = 0,05

Question 25

En el contexto del análisis de correlación, ¿qué se entiende por correlación espuria?

Accepted Answer

Una correlación entre dos variables que es causada por una tercera variable

Answer

Una correlación que es causada por una relación no lineal entre las variables

Answer

Una correlación que no es estadísticamente significativa

Question 26

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el coeficiente de correlación de Pearson es correcta?

Accepted Answer

Mide la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables cuantitativas.

Answer

Es una medida de varianza compartida entre dos variables.

Answer

Solo puede tomar valores negativos.

Question 27

¿Cuál de los siguientes gráficos representa una fuerte correlación positiva entre dos variables cuantitativas?

Accepted Answer

Dispersión de puntos con una tendencia lineal ascendente pronunciada.

Answer

Dispersión de puntos con una tendencia lineal descendente pronunciada.

Answer

Dispersión de puntos con una nube de puntos aleatoria.

Question 28

¿Cuál de los siguientes valores del coeficiente de correlación de Spearman indica una correlación débil entre dos variables ordinales?

Accepted Answer

0,2

Answer

-0,8

Answer

0,6

Answer

1,0

Question 29

¿Qué puede causar una correlación espuria entre dos variables?

Accepted Answer

La influencia de una tercera variable que está correlacionada con ambas variables de interés.

Answer

El tamaño de la muestra es demasiado pequeño.

Answer

Los datos no están distribuidos normalmente.

Question 30

¿Cuál de las siguientes pruebas se utiliza para determinar la significación estadística de una correlación entre dos variables cuantitativas?

Accepted Answer

Prueba t de Student

Answer

Prueba de chi-cuadrado

Answer

Prueba de Kolmogorov-Smirnov

Answer

Prueba de Wilcoxon

Question 31

¿Qué tipo de relación se puede detectar mediante el coeficiente de correlación de rango?

Accepted Answer

Relaciones monótonas (crecientes o decrecientes).

Answer

Solo relaciones lineales.

Answer

Ningún tipo de relación.

Answer

Solo relaciones no lineales.

Question 32

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la correlación es incorrecta?

Accepted Answer

Indica causalidad.

Answer

Puede ser positiva o negativa.

Answer

Puede tomar valores entre -1 y 1.

Answer

Se puede utilizar para predecir el valor de una variable a partir de otra.

Question 33

¿Qué medida de correlación sería más apropiada para datos ordinales?

Accepted Answer

Coeficiente de correlación de Spearman

Answer

Coeficiente de correlación phi

Answer

Coeficiente de correlación de Pearson

Answer

Coeficiente de correlación de Kendall

Question 34

Indica cuál de las siguientes afirmaciones sobre el coeficiente de correlación de Pearson es correcta:

Accepted Answer

Mide la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables.

Answer

Solo mide la dirección de la relación entre dos variables.

Question 35

El valor del coeficiente de correlación de Spearman para un conjunto de datos es de 0,6. Esto indica que:

Accepted Answer

Existe una correlación lineal moderada entre las variables.

Answer

Existe una correlación lineal fuerte entre las variables.

Question 36

Una empresa quiere estudiar la relación entre el gasto en publicidad y las ventas. Para ello, dispone de los siguientes datos:

Accepted Answer

Graficar los datos y calcular el coeficiente de correlación.

Question 37

Si el coeficiente de correlación entre dos variables es cercano a 1:

Accepted Answer

Las variables tienen una fuerte correlación positiva.

Answer

Las variables no están correlacionadas.

Question 38

Una empresa quiere predecir las ventas de un nuevo producto. ¿Qué tipo de correlación sería más útil para este propósito?

Accepted Answer

Correlación positiva.

Answer

Correlación cero.

Question 39

El coeficiente de correlación de Spearman se utiliza para medir:

Accepted Answer

La correlación entre variables ordinales.

Question 40

Una empresa tiene datos sobre las ventas mensuales y el número de empleados. ¿Cuál de los siguientes gráficos sería el más adecuado para visualizar la correlación entre estas variables?

Accepted Answer

Diagrama de dispersión.

Answer

Gráfico circular.

Question 41

Si el coeficiente de correlación entre dos variables es -0,7:

Accepted Answer

Existe una correlación negativa moderada entre las variables.

Answer

Las variables no están correlacionadas.

Question 42

¿Qué describe la correlación entre dos variables?

Accepted Answer

El grado de asociación lineal entre dos variables.

Answer

La diferencia entre las dos variables.

Answer

La suma de las dos variables.

Answer

El producto de las dos variables.

Question 43

¿Cuál es el rango del coeficiente de correlación de Pearson (r)?

Accepted Answer

-1 a 1, inclusive.

Answer

0 a 1.

Answer

-10 a 10.

Answer

-0,5 a 0,5.

Question 44

Un coeficiente de correlación de 0,5 indica:

Accepted Answer

Una correlación moderada y positiva.

Answer

Una correlación débil y positiva.

Answer

Una correlación fuerte y negativa.

Question 45

¿Cuál es la diferencia clave entre correlación y causalidad?

Accepted Answer

La correlación no implica causalidad; solo indica una asociación.

Answer

La causalidad no implica correlación.

Answer

La causalidad siempre implica correlación.

Answer

La correlación y la causalidad son lo mismo.

Question 46

¿Cuál es el objetivo principal del análisis de correlación?

Accepted Answer

Determinar la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables.

Answer

Predecir el valor de una variable a partir de otra.

Answer

Probar hipótesis sobre la relación entre variables.

Question 47

Para calcular el coeficiente de correlación de Pearson, ¿qué tipo de datos se requieren?

Accepted Answer

Datos de escala de intervalo o de razón.

Answer

Datos de escala nominal.

Answer

Datos de escala ordinal.

Question 48

¿Qué prueba estadística se usa comúnmente para determinar la significancia estadística de una correlación?

Accepted Answer

Prueba t de correlación.

Answer

Prueba chi-cuadrado de independencia.

Answer

Prueba F de varianza.

Answer

Prueba z de proporciones.

Question 49

¿Qué indica un valor p bajo en la prueba de correlación?

Accepted Answer

Que la correlación es estadísticamente significativa, es decir, es improbable que ocurra por casualidad.

Answer

Que la correlación es fuerte.

Answer

Que la correlación no es estadísticamente significativa.

Question 50

¿Qué implicaciones para la toma de decisiones empresariales tiene una correlación fuerte y positiva entre dos variables?

Accepted Answer

Puede indicar oportunidades para estrategias de marketing conjunto o desarrollo de productos complementarios.

Answer

Debe evitarse para evitar decisiones sesgadas.