Correlaciones en Psicometría

Tabla de Tipos de Análisis de Correlaciones en Psicometría

El análisis estadístico del cruce de 2 variables, tanto en Estadística en general, como en Psicometría, está basado en la escala de dichas variables. Un correcto análisis de correlaciones entre variable continuas, esto es numéricas definidas como tipo escala en SPSS, mediante el coeficiente de correlación lineal de Pearson, es el paso previo o una de las hipótesis de partida de la regresión lineal simple, o de la regresión múltiple, ya que no debe existir asociación/relación/dependencia entre las variables independientes entre sí, pues esto implicaría multicolinealidad, es decir, las variables aportarían algún tipo de información reduntante, y se violaría este supuesto de partida del ajuste de predicción.

En el caso de una batería de items en escala Likert, o lo que es lo mismo, en escala ordinal (1: muy en desacuerdo, 2:desacuerdo, etc), el coeficiente de correlación de Spearman sería el más indicado, para detectar posibles asociaciones entre items sobre una determinada componente o factor subyacente, que luego confirmará el Análisis Factorial Exploratorio y Confirmatorio, y la propia alpha de Cronbach como medida de confiabilidad de dichos items, lo que lleva a demostrar la validez y fiabilidad del constructo, respectivamente.

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