Comprender las matrices de correlación

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Título original:

Understanding Correlation Matrices

Contenido del libro:

Las matrices de correlación (junto con sus homólogas no estandarizadas, las matrices de covarianza) son la base de la mayoría de los métodos estadísticos que utilizan los investigadores hoy en día. Una matriz de correlaciones es más que una matriz llena de coeficientes de correlación.

El valor de una correlación de la matriz impone restricciones a los valores de las demás, y las implicaciones multivariantes de esta afirmación son uno de los temas principales del volumen. Alexandria Hadd y Joseph Lee Rodgers cubren muchas características de las matrices de correlaciones, incluidas las pruebas estadísticas de hipótesis, su papel en el análisis factorial y el modelado de ecuaciones estructurales, y los enfoques gráficos.

Ilustran la discusión con una amplia gama de ejemplos animados que incluyen correlaciones entre la inteligencia medida a diferentes edades a través de la adolescencia correlaciones entre las características del país, tales como los gastos de salud pública, la esperanza de vida de salud, y las correlaciones de mortalidad en adultos entre el bienestar y las estadísticas vitales a nivel estatal correlaciones entre la composición racial de las ciudades y los equipos deportivos profesionales y las correlaciones entre las intenciones de tener hijos y los resultados de la maternidad en el curso de la vida reproductiva. Este volumen puede utilizarse eficazmente en diversas disciplinas, tanto en aulas de estadística de licenciatura como de posgrado, y también en el laboratorio de investigación.