Antes de que los no iniciados a la estadística se asusten, se puede leer sobre el tema en el libro: "Elementos de estadística aplicada: Cálculo de probabilidades y teoría de variable aleatoria" de José Javier Muruzábal Irigoyen , que es el que estoy usando yo ahora mismo.
Además, se puede consultar la wikipedia, que es una auténtica fuente de sabiduría: http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation - en inglés.
El problema es el siguiente: tenemos varias listas de datos y nos interesa saber si hay alguna relación considerable entre unas variables y otras. Para ello, se calcula un coeficiente de correlación para cada pareja de variables. Cada coeficiente de correlación irá de 0 a 1, y puede ser de signo positivo o negativo si la relación entre las variables es directa o inversa.
Además, nos interesa calcular la correlación entre cada pareja de variables, pero esta vez sin tener en cuenta el efecto de las demás variables. Para ello calcularemos los coeficientes de correlación parcial, que también valdrán entre 0 y 1, y, de nuevo, su signo será positivo si la relación entre la pareja de variables es directa, y negativo si la relación es inversa.
También se pueden entender estos coeficientes como la medida en que la varianza de una variable puede explicar la varianza de otra, considerando la afección de las demás variables en el caso de los coeficientes de correlación, y eliminando el efecto de las demás variables en el caso de los coeficientes de correlación parcial.
Se entiende mucho mejor con un ejemplo (un clásico): Se mide la estatura, el coeficiente intelectual y la edad de un grupo de estudiantes. Estos son los resultados:
Altura (cm) IQ Edad
188 121 30
183 126 35
170 106 16
150 101 9
190 119 26
191 124 38
160 106 12
165 107 15
185 116 20
175 111 19
Lo que queremos saber es si hay alguna relación notable entre la altura y el coeficiente intelectual, o entre la altura y la edad, o entre la edad y el coeficiente intelectual. Por ejemplo... ¿Son mas listos los mas altos? ¿y los mas jóvenes?
Bueno, pues calcular estos coeficientes (el método viene en los enlaces anteriores) requiere hacer un gran número de cálculos, que es la tarea perfecta para la calculadora hp50G. He escrito el siguiente código (codificado en ASCII, pero que nadie se asuste. Al final del texto pondré un enlace para poder descargarlo directamente a la calculadora.):
<< { ∑DAT ∑mat P2mat r2mat r2mADJ } DUP PURGE { 1. 1. 1. 1. 1. } SWAP STO "MAT. COVARIANZAS" { { "MUESTRA:" "VARIABLES POR COLUMNAS" } } { 1. 0. } { } {
[[ 1. 2. ]
[ 3. 5. ]
[ 6. 3. ]
[ 5. 8. ]] } INFORM
IF NOT
THEN KILL
END EVAL DUP SIZE EVAL
IF DUP 2. <
THEN "NO HAY SUFICIENTES COLUMNAS DE DATOS PARA RALACIONAR" MSGBOX KILL
END -> GSAMP NFILAS NCOLS
<< GSAMP DUP "DATA" ->TAG SWAP CL∑ STO∑ 1. NCOLS
FOR J 1. NCOLS
FOR I I J COL∑ ∑XY N∑ / ∑X N∑ / ∑Y N∑ / * -
NEXT NCOLS COL->
NEXT NCOLS ROW-> '∑mat' DUP PURGE STO CLLCD "∑mat - Matriz de covarianzas" MSGBOX ∑mat "∑mat" ->TAG 1. NCOLS
FOR I I XCOL ∑X2 N∑ / ∑X N∑ / 2. ^ - v/ INV
NEXT NCOLS ROW-> NCOLS DIAG-> DUP ∑mat SWAP * * 1. NCOLS
FOR J 1. NCOLS
FOR I DUP I J 2. ->LIST GET
IF DUP 0. >
THEN 2. ^
ELSE 2. ^ NEG
END I J 2. ->LIST SWAP 4. RND PUT
NEXT
NEXT DUP "P2mat" ->TAG SWAP 'P2mat' DUP PURGE STO "P2mat - matriz correlaciones lineales simples elementos Gr^2" MSGBOX 'r2mat' DUP PURGE NCOLS IDN SWAP STO { MATCOV ∑mat P2mat r2mat r2mADJ rADJ } ORDER 1. NCOLS 1. -
FOR I I 1. + NCOLS
FOR J I J 1. NCOLS
FOR AUXV1
IF AUXV1 I =/ AUXV1 J =/ AND
THEN AUXV1
END
NEXT NCOLS
IF DUP 3. <
THEN DROPN KILL
END ->LIST rAUX r2mat SWAP I J 2. ->LIST SWAP
IF DUP 0. >
THEN 2. ^
ELSE 2. ^ NEG
END 4. RND PUT 'r2mat' STO
NEXT
NEXT "r2mat - elemetos r^2 correlaciones parciales, por parejas sin las demas variables" MSGBOX r2mat 'r2mat' ->TAG
>>
>>
El que quiera puede escribirlo en la calculadora, y almacenarlo en una variable que se llame RUN o MATCOV: estará listo para ser ejecutado. El programa requiere una variable auxiliar que debe llamarse rAUX, y que debe contener el siguiente código:
<< DUP HEAD SWAP TAIL DUP HEAD SWAP TAIL DUP SIZE SWAP DUP REVLIST HEAD SWAP REVLIST TAIL REVLIST "<< -> IAUX JAUX NCONT"
IF NCONT TYPE 0. SAME THEN NCONT ->STR + END " COLAL COLAS
<<
IF NCONT" + IF NCONT TYPE 0. SAME THEN NCONT ->STR + END " 1. >
THEN IAUX COLAL COLAS + + rAUX DUP 2. ^ 1. SWAP - √ JAUX COLAL COLAS + + rAUX
DUP 2. ^ 1. SWAP - √ SWAP 3. ROLLD * 3. ROLLD * IAUX JAUX COLAS + + rAUX SWAP - SWAP / NCONT" + IF NCONT TYPE 0. SAME THEN NCONT ->STR + END " 1 - 'NCONT" +
IF NCONT TYPE 0. SAME THEN NCONT ->STR + END "' STO ELSE P2mat IAUX JAUX 2.
->LIST GET P2mat IAUX COLAL 2. ->LIST GET DUP 2. ^ 1. SWAP - √ P2mat JAUX COLAL 2.
->LIST GET DUP 3. ROLLD 2. ^ 1. SWAP - √ * 3. ROLLD * 3. ROLL SWAP - SWAP / EVAL
END
>>" + OBJ-> EVAL
>>
Me gusta este lenguaje (usr RPL), porque las funciones vienen ya precompiladas, y eso ofrece algunas ventajas y facilidades para usar la calculadora, pero a cambio tiene bastantes limitaciones. Me encanta sortear las limitaciones.
Este programa usa la variable rAUX de forma recursiva para calcular los coeficientes de correlación parcial, y además escribe su propio código para declarar variables dinámicamente. Es decir: si introducimos una matriz o lista de datos con 5 columnas, declarará 5 grupos de variables para poder calcular cada coeficiente. Si introducimos una matriz con 7 columnas, declarará 7 grupos de variables para calcular los coeficientes. Sencillamente sublime!
Se puede descargar el programa y las variables que genera en este enlace. Es un archivo binario, y no hay mas que ponerlo en la carpeta HOME de la calculadora. Yo uso HPConnect para conectar mi calculadora a mi iMac.
Si empleamos el programa que he escrito para calcular los coeficientes de correlación de la matriz de datos anterior, resulta:
r2)12 = 0,8275
r2)13 = 0,7484
r2)23 = 0,9364
(son los elementos (i,j) de la matriz P2mat que crea el programa)
Lo que significa que efectivamente, hay una alta correlación entre altura (1) y coeficiente intelectual (2): La varianza de la altura explica el 82,75% de la varianza en el coeficiente intelectual! - r2)12
También hay cierta correlación entre altura (1) y edad (3), pero sin embargo, la mayor correlación de todas la encontramos entre el coeficiente intelectual (2) y la edad (3).
Antes de aventurarnos a sacar conclusiones, veamos que pasa con los coeficientes de correlación parcial:
r2)12-3 = 0,2963
r2)13-2 = -0,018
r2)23-1 = 0,7251
(son los elementos (i,j) de la matriz r2mat que crea el programa)
r2)12-3: Al eliminar el efecto de la edad (3), vemos que la correlación entre la estatura (1) y el coeficiente intelectual (2) se queda en un 0,2963, mucho menos significativa de lo que parecía antes - r2)12 -.
r2)23-1 : Aún eliminando la influencia de la estatura, se mantiene una correlación significativa entre la edad y el coeficiente intelectual.
La conclusión que yo saco se corresponde con la intuición habitual: es la edad y no la altura la que guarda cierta relación con el coeficiente intelectual, puesto que maduramos al envejecer.
Repito el enlace por si alguien está interesado en usar mi programa en su hp 50G para calcular los coeficientes de correlación: https://dl.dropbox.com/u/11312619/share/ESTADISTICA.hphttps://dl.dropbox.com/u/11312619/share/ESTADISTICA.hp
No dejéis de comentar sobre el ejercicio de ejemplo o sobre el programa!
