class: front <!--- Para correr en ATOM - open terminal, abrir R (simplemente, R y enter) - rmarkdown::render('static/docpres/07_interacciones/7interacciones.Rmd', 'xaringan::moon_reader') About macros.js: permite escalar las imágenes como [scale 50%](path to image), hay si que grabar ese archivo js en el directorio. ---> .pull-left[ # R para el análisis de datos ## **Kevin Carrasco** ## Sociología - UAH ## 1er Sem 2025 ## [.green[R-data-analisis.netlify.com]](https://R-data-analisis.netlify.com) ] .pull-right[ .right[ <br> ## .yellow[Sesión 5: Inferencia y asociación de variables]  ] ] --- class: inverse, bottom, right # .red[Sesión 5] <br> .yellow[Trabajo 1] Repaso sesión anterior Inferencia Asociación entre variables <br> <br> <br> <br> --- layout: true class: animated, fadeIn --- class: center ## Protocolo de trabajo reproducible  .small[.right[fuente: [lisa-coes.com/ipo-repro](https://lisa-coes.com/ipo-repro)]] --- # Estructura de carpetas  --- # Repositorio  --- # Github pages  --- class: inverse, bottom, right # .red[Sesión 5] <br> Trabajo 1 .yellow[Repaso sesión anterior] Inferencia Asociación entre variables <br> <br> <br> <br> --- # Medición y operacionalización - Operacionalización = "codificación" de un fenómeno con el fin de hacerlo **medible** - Hay muchas formas de "codificar" un mismo concepto - ¿Por qué es importante definir operacionalmente los conceptos? --- # Medición y operacionalización .center[¿cómo se puede medir cohesión social?] --- # Medición y operacionalización - Cohesión social según CEPAL (2021) .center[] --- # Medición y operacionalización - Cohesión social según Observatorio de cohesión social (ocs-coes) (2020) .center[] --- ## Tipos de análisis estadístico bivariado - Variable dependiente (y) : lo que quiero explicar - Variable independiente (x): lo que me permite explicar la dependiente .small[ | Variable independiente x | Variable dependiente Categórica | Variable dependiente Continua | |-------------------------- |----------------------------------- |-------------------------------------- | | Categórica | Análisis de tabla de Contigencia, Chi2 | Análisis de Varianza ANOVA, Prueba T | | Continua | Regresión Logística | Correlación / Regresión Lineal | ] --- class: inverse, bottom, right # .red[Sesión 5] <br> Trabajo 1 Repaso sesión anterior .yellow[Inferencia] Asociación entre variables <br> <br> <br> <br> --- class: inverse, center ## ¿Qué es la inferencia estadística? --- # Inferencia La **inferencia** en estadística se refiere a la relación que existe entre los resultados obtenidos basados en nuestra muestra y la población - ¿En qué medida podemos hacer inferencias desde nuestra muestra a la población? Lo central es el concepto de probabilidad de **error** --- ## Inferencia .pull-left-narrow[ .center[] ] .pull-right-wide[ - Más que el promedio de la variable de nuestra *muestra*, en inferencia lo que interesa es estimar en qué medida ese promedio da cuenta del promedio de la *población* - Si seleccionamos una muestra aleatoria, sabemos que podría haberse seleccionado otro grupo de personas (que probablemente tendrían un promedio distinto) ] --- .pull-left-narrow[ # Distribución y curva normal ] .pull-right-wide[ .center[] ] --- class: inverse, bottom, right # .red[Sesión 5] <br> Trabajo 1 Repaso sesión anterior Inferencia .yellow[Asociación entre variables] <br> <br> <br> <br> --- class: inverse, center <br> ## ¿Cómo puedo saber si una variable se encuentra asociada a otra variable? -- ### Si ambas varían de manera **similar** (covarían) --- # Asociación: covarianza / correlación .pull-left[ _¿Se relaciona la variación de una variable, con la variación de otra variable?_ ] .pull-right[ .center[] ] --- # Correlación - Medida de co-variación lineal estandarizada -- <br> <br> .center[¿En qué rango varía una correlación?] -- - Varía entre -1 y +1 --- ## Correlación - Da cuenta de: - *Intesidad*: mientras más cercana a |1|, más intensa - *Sentido*: positiva o negativa -- - Gráficamente se expresa en *nubes de puntos* --- .center[] --- <br> <br> <br> <br> ## Adivina la correlación - [http://guessthecorrelation.com/](guessthecorrelation.com) --- class: inverse # RESUMEN - Inferencia - Introducción a correlación --- class: front .pull-left[ # R para el análisis de datos ## **Kevin Carrasco** ## Sociología - UAH ## 1er Sem 2025 ## [.green[R-data-analisis.netlify.com]](https://R-data-analisis.netlify.com) ] .pull-right[ .right[ <br> ## .yellow[Sesión 5: Asociación de variables]  ] ]