Descripción: La Q de Yule es una medida de asociación que se utiliza para evaluar la relación entre dos variables binarias. Se expresa como un valor que varía entre -1 y 1, donde 1 indica una asociación perfecta positiva, -1 una asociación perfecta negativa y 0 sugiere que no hay asociación. Esta métrica es especialmente útil en el análisis de datos categóricos, ya que permite a los investigadores y analistas comprender la fuerza y dirección de la relación entre dos variables discretas. La Q de Yule se calcula a partir de una tabla de contingencia, que muestra la frecuencia de las combinaciones de las dos variables. Su simplicidad y eficacia la convierten en una herramienta valiosa en campos como la biología, la sociología y la economía, donde las variables a menudo se presentan en forma binaria. Además, la Q de Yule se utiliza en el análisis predictivo para identificar patrones y tendencias en conjuntos de datos, facilitando la toma de decisiones informadas basadas en la relación entre variables.
Historia: La Q de Yule fue introducida por el estadístico británico George Udny Yule a principios del siglo XX, específicamente en 1900. Yule se centró en el estudio de la correlación y la asociación en datos categóricos, y su trabajo sentó las bases para el desarrollo de diversas medidas de asociación en estadística. A lo largo de los años, la Q de Yule ha evolucionado y se ha integrado en el análisis estadístico moderno, siendo utilizada en diversas disciplinas para evaluar relaciones entre variables binarias.
Usos: La Q de Yule se utiliza en diversas áreas, incluyendo la biología para estudiar la relación entre características genéticas, en sociología para analizar la asociación entre variables demográficas y en economía para evaluar la relación entre decisiones de consumo y factores socioeconómicos. También es común en estudios de epidemiología para investigar la relación entre factores de riesgo y la aparición de enfermedades.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de la Q de Yule es su aplicación en estudios de epidemiología, donde se puede utilizar para evaluar la relación entre el tabaquismo (sí/no) y la aparición de cáncer de pulmón (sí/no). Otro ejemplo es en estudios de mercado, donde se puede analizar la relación entre la preferencia de un producto (sí/no) y la edad del consumidor (joven/mayor).
