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| Pregunta | Respuesta esperada | Respuesta estudiante | Puntaje máximo | Puntaje asignado | Justificación puntaje |
|---|---|---|---|---|---|
| Estime la correlación entre ambas variables utilizando R y genere un diagrama de dispersión (nube de puntos/scatterplot). Corte y pegue el código en el recuadro de abajo. (1p) | cor.test(dataset1$ingresos, dataset1$apoyo_dem, complete.obs = TRUE, method = "pearson")sjPlot::plot_scatter(data = dataset1, x = ingresos, y = apoyo_dem) |
```r |
pacman::p_load( tidyverse, sjPlot, rstatix, labelled, broom, kableExtra )
options(scipen = 999) rm(list = ls())
load(url(“https://github.com/cursos-metodos-facso/datos-ejemplos/raw/refs/heads/main/dataset1.RData”)) names(dataset1)
proc_base <- dataset1 %>% dplyr::select( id, apoyodem = apoyo_dem, ing = ingresos, Nivel_ing = ingresos_rec, sex = sexo ) %>% dplyr::mutate( across(apoyodem:sex, ~ if_else(. %in% c(-666, -777, -888, -999), NA, .)) )
head(proc_base)
cor( x = proc_base\(ing, y = proc_base\)apoyodem, use = “complete.obs” )
sjPlot::plot_scatter( data = proc_base, x = ing, y = apoyodem ) ``| - 0.5 por código de correlación<br>- 0.5 por gráfico de dispersión | | | | Justifique la elección del coeficiente de correlación seleccionado e interprete el resultado considerando visualización, inferencia estadística, magnitud y sentido del efecto. (3p) | Se empleó el coeficiente de correlación de Pearson debido a la naturaleza de las variables, en tantoingresosyapoyo_demcorresponden a variables numéricas de razón. El coeficiente da cuenta de una relación positiva y grande, siguiendo los criterios de Cohen (1988) (r = 0.80). Es decir, a medida que aumentan los ingresos de las personas, también aumentan sus niveles deapoyo_dem`. La relación es estadísticamente significativa (p < 0.001), por ende es posible rechazar H₀ sobre no asociación entre variables, entregando evidencia a favor de una relación entre ambas variables con un 99.9% de confianza. | a partir del coheficiente de parson podemos indicar que la correlacion es positiva y grande, esto se observa tambien visulmente teniendo los putos relativamente cerca y en forma ascendente. Visualmente tambien podemos indicar que se poseen desviaciones. | - 1pt por coeficiente de correlación seleccionado
- 1pt por inferencia
- 1pt por magnitud y sentido del efecto | | |