En estadísticas, la correlación es una forma de establecer la relación/asociación entre dos variables. En otras palabras, la fórmula del coeficiente de correlación ayuda a calcular el coeficiente de correlación que mide la dependencia de una variable en la otra variable. La correlación se mide numéricamente utilizando el coeficiente de correlación. El coeficiente de correlación se encuentra entre -1 y 1. Un coeficiente de correlación negativo indica que la relación entre dos variables es inversa. Un coeficiente de correlación positivo indica que el valor de una variable depende directamente de la otra variable. Un coeficiente de correlación cero indica que no hay correlación entre ambas variables. Hay muchos tipos de coeficientes de correlación, entre ellos, el coeficiente de correlación de Pearson (PCC) es el más común. Exploremos cómo calcular la fórmula del coeficiente de correlación para una población o muestra dada a continuación.
El coeficiente de correlación es un concepto estadístico. Establece una relación entre los valores predichos y reales obtenidos al final de un experimento estadístico. La fórmula del coeficiente de correlación ayuda a calcular la relación entre dos variables y, por lo tanto, el resultado obtenido explica la exactitud entre los valores predichos y reales.
Ejemplo 2. Se realizó una encuesta en su ciudad. Dados los siguientes datos de muestra que contienen la edad de una persona y sus ingresos correspondientes. Descubra si el aumento de la edad tiene un efecto sobre los ingresos utilizando la fórmula del coeficiente de correlación. (Use 1√181 como 0.074 y 1√2091 como 0.07)
¿Cómo se calcula el coeficiente de correlación de Pearson?
El coeficiente de correlación de Pearson (que solía llamarse el coeficiente de correlación de productos de productos de Pearson) fue establecido por Karl Pearson a principios del siglo XX. ¡Nos dice cuán fuertemente están relacionadas las cosas entre sí y en qué dirección se encuentra la relación! La fórmula es: r = σ (x-mx) (y-my) / (n-1) sxsy [1] xresearch fuente
¿Quieres simplificar eso? Digamos que nuestra hipótesis es que a medida que aumenta el consumo de chocolate, también lo hace la felicidad autoinformada de una persona en una escala de 1 (infeliz) a 7 (feliz). Todos saben que comer chocolate te hace más feliz, ¿verdad? Antes de comenzar, identifique sus dos variables (x e y). Digamos que tuvimos información sobre cuántas piezas de chocolate come una persona por día (x) y cuál era su nivel de felicidad (y).
- Una puntuación de .1-.3 indica una pequeña relación
- .31-.5 es una relación moderada
- .51-.7 es una gran relación
- Cualquier cosa por encima de .7 es una relación muy fuerte (a veces llamada «isomórfica»).
- Un número positivo significa que mueven la misma dirección (a medida que aumenta el consumo de chocolate, también lo hace la felicidad de una persona, y si el consumo de chocolate disminuye, también lo hace la felicidad). No significa que ambos suban, pero significa que se mueven juntos.
- Un número negativo significa que las variables se mueven en direcciones opuestas. Eso significaría que las personas estaban menos felices mientras comían chocolate, o las personas comían menos chocolate cuando estaban felices.
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