Coeficiente de Kendall

Coeficiente de Kendall.
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Concepto:Es una de las técnicas no paramétricas para medir el grado de correlación entre las variables de una muestra.

Coeficiente de Kendall. Mide el grado de asociación entre varios conjuntos (k) de N entidades. Es útil para determinar el grado de acuerdo entre varios jueces, o la asociación entre tres o más variables.

En pruebas estadísticas

En la prueba estadística el Coeficiente de Concordancia de Kendall (W), ofrece el valor que posibilita decidir el nivel de concordancia entre los expertos. El valor de W oscila entre 0 y 1. El valor de 1 significa una concordancia de acuerdos total y el valor de 0 un desacuerdo total. La tendencia a 1 es lo deseado pudiéndose realizar nuevas rondas si en la primera no es alcanzada significación en la concordancia.

Fórmula para el cálculo

Fórmula

Este coeficiente se calcula con el uso de las fórmulas que muestran a continuación:

  • W: Coeficiente de concordancia.
  • K: Cantidad de expertos.
  • N: Cantidad de variables.
  • T: Factor de corrección.
  • Rj: Suma de los rangos asignados a cada variable.
  • S: Suma de los cuadrados de las desviaciones.
  • t: Número de observaciones en un grupo ligado por un rango dado.

Pasos

1. Ordenar las observaciones por rangos, en función de la posible variable independiente. 2. Efectuar la sumatoria de los rangos en función de cada variable. 3. Obtener la sumatoria de la sumatoria anterior y obtener un promedio. 4. Calcular las diferencias obtenidas entre la sumatoria y el promedio, elevarlas al cuadrado y sumarlas. Lo anterior es el valor S. 5. Aplicar la ecuación para obtener el ajuste dado por las ligas o empates. 6. Aplicar a ecuación coeficiente de concordancia de Kendall (w). 7. Transformar w en ji cuadrada y calcular los grados de libertad (gl). gl = N - 1. 8. Decidir si se acepta o rechaza la hipótesis.

No basta con saber si W está más próximo a 0 o 1 sino que además debemos saber si W es significativamente distinta de 0 para rechazar la hipótesis de concordancia casual. Esta prueba sería en principio una prueba de hipótesis.

Importancia

Este método de pronóstico es importante porque brinda un modelo para la ordenación de entidades de acuerdo a un consenso, cuando no hay un orden objetivo de las entidades.

Fuentes