El coeficiente de correlación es la medida específica que cuantifica la resistencia de la relación lineal entre dos variables en un análisis de correlación. El coeficiente es lo que simbolizamos con la R en un informe de correlación.
Para dos variables, la fórmula compara la distancia de cada punto de datos de la media variable y usa esto para decirnos cuán de cerca se puede ajustar la relación entre las variables a una línea imaginaria dibujada a través de los datos. Esto es lo que queremos decir cuando decimos que las correlaciones miran las relaciones lineales.
La correlación solo mira las dos variables en cuestión y no dará una idea de las relaciones más allá de los datos bivariados. Esta prueba no detectará (y, por lo tanto, se sesgará por) valores atípicos en los datos y no puede detectar adecuadamente las relaciones curvilíneas.
En esta sección, nos estamos centrando en la correlación de productos de productos de Pearson. Este es uno de los tipos más comunes de medidas de correlación utilizadas en la práctica, pero hay otras. Una variante estrechamente relacionada es la correlación de Spearman, que es similar en uso pero aplicable a los datos clasificados.
El coeficiente de correlación R es un valor libre de unidad entre -1 y 1. La significación estadística se indica con un valor p. Por lo tanto, las correlaciones generalmente se escriben con dos números clave: r = y p =.
- Cuanto más cercano es cero, más débil es la relación lineal.
- Los valores de R positivos indican una correlación positiva, donde los valores de ambas variables tienden a aumentar.
¿Qué es el coeficiente de correlación?
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El coeficiente de correlación, indicado con «R», es la medida de la correlación lineal (la relación, en términos de fuerza y dirección) entre dos variables. Varía de -1 a +1, con signos cada vez menos utilizados para representar la correlación positiva o negativa. Si el coeficiente de correlación es exactamente -1, entonces la relación entre las dos variables es un ajuste completamente negativo; Si el coeficiente de correlación es exactamente +1, entonces la relación entre las dos variables es un ajuste completamente positivo. De lo contrario, dos variables pueden tener una correlación positiva, una correlación negativa o ninguna correlación. Si tiene que encontrar el coeficiente de correlación, vaya al paso 1.
- Usando el ejemplo anterior, tenga en cuenta que tiene cuatro valores para x. Para calcular el promedio, suma todos los valores dados por X, y luego divide para 4. Sus cálculos tendrán la apariencia que se muestra en la figura.
- En el ejemplo anterior, ingresará sus datos en la fórmula para el coeficiente de correlación y calculará como se muestra en la figura. Su coeficiente de correlación es, por lo tanto, 0.989949. Tenga en cuenta que este número está muy cerca de +1, por lo que tiene una correlación completamente positiva.
- El coeficiente de correlación también se llama «Índice de correlación de Pearson» en honor a su creador, Karl Pearson.
- En general, un coeficiente de correlación superior a 0,8 (tanto positivo como negativo) representa una fuerte correlación; Un coeficiente de correlación de 0.5 (tanto positivo como negativo) representa uno débil.
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