dependencia estadística

Entre dos variables (en cuyo caso, se denomina asociación estadística) o entre dos atributos (llamándose entonces, contingencia estadística) existe dependencia estadística, cuando no es posible expresar mediante una función matemática la relación existente entre ambos caracteres.

Son infinidad los grados de dependencia estadística o aleatoria existentes, dado que puede adoptar multitud de situaciones intermedias entre la dependencia funcional (donde la relación entre los dos caracteres es total) y la independencia estadística (no existe relación entre ambos caracteres).

Sin embargo, son tres las razones por las que pueda existir entre dos variables una cierta dependencia estadística:-

• Por existir entre ambas una relación de tipo causal, de modo que una de ellas (la variable independiente, explicativa o, en lenguaje económico, exógena) influye sobre el comportamiento de la otra (la variable dependiente, explicada o endógena).
• Por influir una tercer variable sobre el comportamiento de ambas.

• Por causas estrictamente aleatorias.

Qué es la dependencia estadística

La dependencia estadística se refiere a la relación o asociación entre dos o más variables en un conjunto de datos. En estadísticas, cuando dos variables están relacionadas de alguna manera, significa que el valor de una variable está influenciado o afectado por el valor de la otra variable. La dependencia estadística se puede cuantificar y analizar de varias maneras, y es un concepto fundamental en la estadística inferencial y descriptiva. Aquí hay algunas formas comunes de medir y analizar la dependencia estadística:

• Correlación: La correlación es una medida estadística que indica la fuerza y la dirección de la relación entre dos variables. El coeficiente de correlación de Pearson es una medida común que varía entre -1 y 1, donde -1 indica una correlación negativa perfecta, 1 indica una correlación positiva perfecta y 0 indica una ausencia de correlación.
• Covarianza: La covarianza es otra medida que indica la dirección de la relación entre dos variables. Sin embargo, es más difícil de interpretar que la correlación porque su magnitud depende de las unidades de las variables.
• Regresión: El análisis de regresión se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Permite predecir o estimar el valor de la variable dependiente en función de los valores de las variables independientes.
• Pruebas de hipótesis: Las pruebas estadísticas, como la prueba t, la prueba ANOVA o las pruebas no paramétricas, se utilizan para determinar si existe una diferencia significativa o una relación entre grupos de datos o variables.

La identificación y comprensión de la dependencia estadística son esenciales para el análisis de datos y la toma de decisiones informadas en diversos campos, como la investigación científica, la economía, la ingeniería y muchas otras disciplinas. La naturaleza de la dependencia estadística entre variables puede tener implicaciones importantes en la interpretación de los datos y en la formulación de conclusiones basadas en ellos.

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