contraste.correlacion {estadistica}R Documentation

Contraste de hipótesis de correlación

Description

Realiza el contraste de hipótesis sobre el coeficiente de correlación.

Usage

contraste.correlacion(x,
                      variable = NULL,
                      introducir = FALSE,
                      hipotesis_nula = 0,
                      tipo_contraste = "bilateral",
                      alfa = 0.05)

Arguments

x

Conjunto de datos. Puede ser un vector o un dataframe.

variable

Es un vector (numérico o carácter) que indica las variables a seleccionar de x. Si x se refiere una sola variable, variable = NULL. En caso contrario, es necesario indicar el nombre o posición (número de columna) de la variable.

introducir

Valor lógico. Si introducir = FALSE (por defecto), el usuario debe indicar el conjunto de datos que desea analizar usando los argumentos x y/o variable. Si introducir = TRUE, se le solicitará al ususario que introduzca la información relevante sobre tamaño muestral, valor de la media muestral, etc.

hipotesis_nula

Es un valor numérico. Por defecto el valor está fijado a cero (incorrelación).

tipo_contraste

Es un carácter. Indica el tipo de contraste a realizar. Por defecto, tipo_contraste = "bilateral". Si tipo_contraste = "bilateral", se contraste la hipótesis nula igual un valor frente a la alternativa distinto de dicho valor. Si tipo_contraste = "cola derecha", se contrasta la hipótesis nula menor o igual a un valor frente a la alternativa mayor a dicho valor. Si tipo_contraste = "cola izquierda", se contrasta la hipótesis nula mayor o igual a un valor frente a la alternativa menos a dicho valor.

alfa

Es un valor numérico entre 0 y 1. Indica el nivel de significación. Por defecto, alfa = 0.05 (5 por ciento)

Details

El estadístico del contraste es:

Figure: ccorrelacion.png

que se distribuye como una t con n-2 grados de libertad.

Value

Esta función devuelve un objeto de la clase data.frame en el que se incluye la hipótesis nula contrastada, el valor del estadístico de prueba y el p-valor.

Author(s)

Vicente Coll-Serrano. Métodos Cuantitativos para la Medición de la Cultura (MC2). Economía Aplicada.

Rosario Martínez Verdú. Economía Aplicada.

Facultad de Economía. Universidad de Valencia (España)

References

Casas José M. (1997) Inferencia estadística. Editorial: Centro de estudios Ramón Areces, S.A. ISBN: 848004263-X

Esteban García, J. et al. (2008). Curso básico de inferencia estadística. ReproExprés, SL. ISBN: 8493036595.

Murgui, J.S. y otros. (2002). Ejercicios de estadística Economía y Ciencias sociales. tirant lo blanch. ISBN: 9788484424673

Newbold, P, Carlson, W. y Thorne, B. (2019). Statistics for Business and Economics, Global Edition. Pearson. ISBN: 9781292315034

See Also

ic.correlacion


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