2.8 Presentación de los resultados de la Investigación
2.8.3 Cálculo del nivel de correlación existente entre la variable “Redes Sociales”
semántica”
Tabla 8: Coeficiente de correlación de Pearson entre las variables “Redes Sociales” y “Redacción de textos Descriptivos dimensión de la semántica”
Correlaciones Redes Sociales Redacción De Textos Descriptivos - semántica Redes Sociales Correlación de
Pearson 1 .625 Sig. (bilateral) ,155 N 84 84 Redacción De Textos Descriptivos - semántica Correlación de Pearson ,625 1 Sig. (bilateral) ,155 N 84 84
Fuente: IBM SPSS statistics v25 – obtención de resultados
Interpretación:
La tabla de doble entrada nos muestra los resultados bivariados de correlación existente ente las variables “Redes Sociales” y “Redacción de Textos Descriptivos dimensión de la semántica”.
El nivel de significancia de las pruebas realizadas es de 0.05, el coeficiente de correlación de Pearson es de 0.625 positivo, lo que significa que existe una correlación positiva Alta entre las variables “Redes Sociales” y “Redacción de Textos Descriptivos dimensión de la semántica”. Teniendo en cuenta que el coeficiente de correlación de Pearson es una medida de correspondencia o relación lineal entre dos variables podemos decir que la correlación existente es correlación directa lineal Alta entre las dos variables analizadas.
2.8.4 Cálculo del nivel de correlación existente entre la variable “Redes Sociales” y la variable “Redacción de Textos descriptivos – Dimensión de la Sintaxis”
Tabla 9: Coeficiente de correlación de Pearson entre las variables “Redes Sociales” y “Redacción de textos Descriptivos dimensión de la Sintaxis”
Correlaciones Redes Sociales Redacción De Textos Descriptivos – sintaxis Redes Sociales Correlación de
Pearson 1 .391 Sig. (bilateral) ,296 N 84 84 Redacción De Textos Descriptivos – sintaxis Correlación de Pearson ,391 1 Sig. (bilateral) ,296 N 84 84
Fuente: IBM SPSS statistics v25 – obtención de resultados
Interpretación:
La tabla de doble entrada nos muestra los resultados bivariados de correlación existente ente las variables “Redes Sociales” y “Redacción de Textos Descriptivos dimensión de la sintaxis”.
El nivel de significancia de las pruebas realizadas es de 0.05, el coeficiente de correlación de Pearson es de 0.391 positivo, lo que significa que existe una correlación positiva baja entre las variables “Redes Sociales” y “Redacción de Textos Descriptivos dimensión de la sintaxis”. Teniendo en cuenta que el coeficiente de correlación de Pearson es una medida de correspondencia o relación lineal entre dos variables podemos decir que la correlación existente es correlación directa lineal Alta entre las dos variables analizadas.
2.8.5 Cálculo del nivel de correlación existente entre la variable “Redes Sociales” y la variable “Redacción de Textos descriptivos – dimensión de la ortografía”
Tabla 10: Coeficiente de correlación de Pearson entre las variables “Redes Sociales” y “Redacción de textos Descriptivos dimensión de la ortografía”
Correlaciones Redes Sociales Redacción De Textos Descriptivos – ortografía Redes Sociales Correlación de
Pearson 1 .624 Sig. (bilateral) ,158 N 84 84 Redacción De Textos Descriptivos – ortografía Correlación de Pearson ,624 1 Sig. (bilateral) ,158 N 84 84
Fuente: IBM SPSS statistics v25 – obtención de resultados
Interpretación:
La tabla de doble entrada nos muestra los resultados bivariados de correlación existente ente las variables “Redes Sociales” y “Redacción de Textos Descriptivos dimensión de la ortografía”.
El nivel de significancia de las pruebas realizadas es de 0.05, el coeficiente de correlación de Pearson es de 0.624 positivo, lo que significa que existe una correlación positiva alta entre las variables “Redes Sociales” y “Redacción de Textos Descriptivos dimensión de la ortografía”. Teniendo en cuenta que el coeficiente de correlación de Pearson es una medida de correspondencia o relación lineal entre dos variables podemos decir que la correlación existente es correlación directa lineal Alta entre las dos variables analizadas.
2.9 Prueba de Hipótesis para el nivel de correlación existente entre las variables Una vez calculado el valor del coeficiente de correlación para las variables “Redes Sociales” y “Redacción de Textos Descriptivos”, interesa determinar si el valor obtenido muestra que las variables X e Y están relacionadas en realidad o tan solo presentan dicha relación como consecuencia del azar. En otras palabras, nos preguntamos por la significación de dicho coeficiente de correlación.
Un coeficiente de correlación se dice que es significativo si se puede afirmar, con una cierta probabilidad, que es diferente de cero. Más estrictamente, en términos estadísticos, preguntarse por la significación de un cierto coeficiente de correlación no es otra cosa que preguntarse por la probabilidad de que tal coeficiente proceda de una población cuyo valor sea de cero. A este respecto, como siempre, tendremos dos Hipótesis posibles:
𝐻0: 𝑟𝑥𝑦 = 0 → El coeficiente de correlación obtenido procede de una población cuya correlación es cero (𝜌 = 0)
𝐻1: 𝑟𝑥𝑦≠ 0 → El coeficiente de correlación obtenido procede de una población cuyo coeficiente de correlación es distinto de cero (𝜌 ≠ 0)
Desde el supuesto de la Hipótesis nula se demuestra que la distribución muestral de correlaciones procedentes de una población caracterizada por una correlación igual a cero (𝜌 = 0) sigue una ley de Student con N-2 grados de libertad, de media el valor poblacional y desviación tipo:
𝑆𝑟 = √1 − 𝑟𝑥𝑦2 𝑁 − 2
En consecuencia, dado un cierto coeficiente de correlación rxy obtenido en una determinada muestra se trata de comprobar si dicho coeficiente es posible que se encuentre dentro de la distribución muestral especificada por la Hipótesis nula. A efectos prácticos, se calcula el número de desviaciones tipo que se encuentra el coeficiente obtenido del centro de la distribución, según la formula conocida:
𝑡 = 𝑟𝑥𝑦− 0 √1 − 𝑟𝑥𝑦2
𝑁 − 2
se compara el valor obtenido con el existente en las tablas para un cierto nivel de significación α y N-2 grados de libertad - t (α, N-2), que como se sabe, marca el límite (baja probabilidad de ocurrencia, según la Hipótesis nula) de pertenencia de un cierto coeficiente rxy a la distribución muestra de correlaciones procedentes de una población con (𝜌 ≠ 0)
2.9.1 Prueba de Hipótesis para el nivel de correlación existente entre la variable “Redes sociales” y la variable “Redacción de Textos Descriptivos”.
i. Prueba de Hipótesis
Si 𝑡 > 𝑡(𝛼,𝑁−2)→ se rechaza la hipótesis nula, la correlación obtenida no procede de una población cuyo valor de 𝜌𝑥𝑦 = 0, por lo tanto, las variables están relacionadas.
Si 𝑡 ≤ 𝑡(𝛼,𝑁−2)→ se acepta la hipótesis alternativa, la correlación obtenida procede
de una población cuyo valor de 𝜌𝑥𝑦 ≠ 0, por lo tanto, las variables están relacionadas. ii. Coeficiente de correlación entre las variables X Y
𝑟𝑥𝑦 = 0.565 iii. Índice porcentual de correlación
𝑅 = 𝑟𝑥𝑦2𝑥100%
𝑅 = 31.9225%
iv. Grado y nivel de significancia de la prueba.
Al tratarse de una prueba estadística de un estudio con nivel de importancia elevado el nivel de significancia se ha determinado en 𝛼 = 0.05 para N-2 grados de libertad.
v. Determinación del valor de student para 𝒕(𝜶,𝑵−𝟐)
N=84
𝑡(𝛼,𝑁−2): {𝛼 = 0.05𝐺𝑙 = 82
𝑡(𝛼,𝑁−2) = 1.6641
vi. Determinación del valor de “t” para la prueba de correlación
𝑡 = 𝑟𝑥𝑦− 0 √1 − 𝑟𝑥𝑦2 𝑁 − 2 𝑡 = 0.565 √1 − 0.56584 − 2 2 𝑡 = 6.2009
vii. Contrastación de Hipótesis 𝑡(𝛼,𝑁−2) = 1.6641
𝑡 = 6.2009
Figura 3: Campana de Gauss para medir los niveles de aceptabilidad de Hipótesis entres las variables “Redes sociales” y “Redacción de textos Descriptivos”
Fuente: Elaboración propia
𝑡(𝛼,𝑁−2) = 16641 𝑡 = 6.2009
Región de aceptación
Región de rechazo
Interpretación
En la prueba realizada tenemos un nivel de 0.05 lo que significa que tendremos un nivel de aceptación del 95% de la prueba, estableciendo como márgenes de error de resultados de ±5%.
Para los valores obtenidos se cumple que 𝑡 > 𝑡(𝛼,𝑁−2) se rechaza la hipótesis nula, la correlación obtenida no procede de una población cuyo valor de 𝜌𝑥𝑦= 0, por lo tanto, las variables están relacionadas, entonces podemos aceptar la Hipótesis alternativa.
2.9.2 Prueba de Hipótesis para el nivel de correlación existente entre la