Cuando un aumento en una variable hace que otra variable aumente o una disminución en una variable hace que otra variable disminuya, esa es una correlación positiva. Es una forma común de examinar las relaciones en psicología y estadísticas, y puede ayudarlo a predecir cuál será el resultado de un comportamiento. ¡Es posible que se sorprenda de cuántos ejemplos de correlación positiva puede encontrar en su vida diaria!
Tanto las correlaciones positivas como las correlaciones negativas (cuando una variable aumenta a medida que la otra disminuye) se pueden encontrar en todas partes. Por ejemplo, cuando pasas más tiempo a la luz del sol, tus posibilidades de obtener una quemadura solar también aumentan. Más ejemplos de correlaciones positivas incluyen:
- Cuanto más tiempo pases corriendo en una cinta de correr, más calorías quemarás.
- Cuanto más tiempo crece tu cabello, más champú necesitarás.
- Cuanto más dinero ahorre, más segura financieramente sentirá.
- A medida que aumenta la temperatura, las ventas de helados también aumentan.
- Cuanta más gasolina ponga en su automóvil, más lejos puede ir.
- Cuanto más tiempo pase en el baño, más arrugada se vuelve su piel.
- A medida que nieva más, las ventas de palas de nieve aumentan.
- A medida que bebe más café, la cantidad de horas que permanece despierta aumenta.
- Cuando un niño crece, también lo hace su tamaño de ropa.
- A medida que disminuye los neumáticos de su automóvil, la tracción con el camino disminuye.
- Cuanto más ejercerás tus músculos, más fuertes se obtendrán.
Un ejemplo de correlación positiva en el mundo de los negocios tiene que ver con la demanda y el precio de un producto. Cuando la demanda de un producto aumenta, el precio también sube; Cuando la demanda disminuye, el precio también disminuye. Otros ejemplos de correlación positiva en los negocios serían:
- Cuanto más tiempo pases corriendo en una cinta de correr, más calorías quemarás.
- Cuanto más tiempo crece tu cabello, más champú necesitarás.
- Cuanto más dinero ahorre, más segura financieramente sentirá.
- A medida que aumenta la temperatura, las ventas de helados también aumentan.
- Cuanta más gasolina ponga en su automóvil, más lejos puede ir.
- Cuanto más tiempo pase en el baño, más arrugada se vuelve su piel.
- A medida que nieva más, las ventas de palas de nieve aumentan.
- A medida que bebe más café, la cantidad de horas que permanece despierta aumenta.
- Cuando un niño crece, también lo hace su tamaño de ropa.
- A medida que disminuye los neumáticos de su automóvil, la tracción con el camino disminuye.
- Cuanto más ejercerás tus músculos, más fuertes se obtendrán.
Los científicos a menudo buscan correlaciones al realizar investigaciones y pruebas.
¿Dónde se utiliza la correlación?
La correlación es un término que empleamos en el discurso cotidiano para denotar cosas que parecen tener una relación mutua. En el mundo de las correlaciones de análisis son valores específicos que se calculan para cuantificar las relaciones entre variables. Este tipo de análisis es poderoso porque nos permite medir la asociación entre factores como el gasto en publicidad y los éxitos del sitio web, la venta de productos y los precios de la competencia, el puntaje del promotor neto y el descuento del cliente, la temperatura ambiente y la falla de la parte del componente.
No solo podemos medir esta relación, sino que también podemos usar una variable para predecir la otra. Por ejemplo, si sabemos cuánto estamos planeando aumentar nuestro gasto en publicidad, entonces podemos usar la correlación para predecir con precisión cuál es el aumento en los visitantes al sitio web. Esto se debe a que, dentro de ciertos límites, podemos medir la correlación utilizando un número específico.
La relación entre dos variables se puede visualizar utilizando diagramas de dispersión, como en los ejemplos a continuación.
- El plan de dispersión A muestra la relación entre el peso del vehículo y la potencia
- El plan de dispersión B muestra la relación entre las millas del vehículo por galón y el tiempo que lleva acelerar de 0 a 60 mph
- La placa de dispersión C muestra la relación entre la potencia del vehículo y el tiempo necesario para acelerar de 0 a 60 mph
El gráfico A muestra una fuerte relación positiva entre la potencia de varios automóviles y el peso respectivo de los vehículos. El gráfico B también muestra una relación positiva (aunque no tan fuerte como el gráfico A) entre el tiempo necesario para acelerar a 60 mph y el consumo de combustible del automóvil en millas por galón. Finalmente, el gráfico C muestra una fuerte relación negativa entre la potencia y el tiempo necesario para acelerar a 60 mph (en otras palabras, los autos menos potentes se aceleran más lentamente).
¿Qué tipo de correlaciones existen?
Para llevar a cabo este análisis, primero debe verificar que las dos variables excedan una lista de verificación que consta de 5 cheques. Solo si sus datos pasan todas estas comprobaciones, ¿puede usar la correlación de Pearson para obtener resultados válidos de sus análisis?
Los primeros dos controles son teóricos y se refieren al diseño del estudio. En cambio, los otros tres requieren controles operativos, que se pueden llevar a cabo en cualquier software estadístico.
Por ejemplo, la edad medida en años en años es una variable cuantitativa y se puede utilizar para el análisis de la correlación de Pearson, mientras que la edad medida por bandas (18-30 años, 31-40 años, 41-50 años,… .) Es una variable cualitativa ordinal y, por lo tanto, la correlación de Pearson no se puede usar. Examinar el informe cuando al menos una variable es ordinal cualitativa, pero será necesario elegir otro método de análisis, como la correlación de Spearman o la correlación de Kendall.
Es decir, para cada unidad estadística (por ejemplo, cada entrevistado) se debe medir un valor tanto para la primera como para la segunda variable. Si los datos no han aparecido, será necesario pensar en un análisis basado en muestras independientes para examinar las relaciones entre las variables.
Para usar el R de Pearson, el análisis de correlación entre las variables debe mostrar una tendencia lineal, como en el caso del gráfico 1. Si la relación no es lineal, debe verificar si es al menos monótono: como los valores Aumento de una variable, ¿aumentan los valores de la otra variable incluso si no de manera lineal? O, a medida que aumentan los valores de una variable, ¿disminuyen los valores de la otra variable incluso si no de manera lineal?
¿Qué es correlación negativa ejemplos?
- Correlacion positiva. Ocurre cuando hay una relación proporcional entre las dos variables; Es decir, tanto disminuyen o aumentan simultáneamente.
- Correlación negativa. Ocurre cuando el comportamiento de una variable es diferente del otro.
- Correlación nada.
El valor del coeficiente de correlación puede variar de −1 a +1. Cuanto mayor sea el valor absoluto del coeficiente, más fuerte es la relación entre las variables. Para la correlación de Pearson, un valor absoluto de 1 indica una relación lineal perfecta.
Si los sujetos más altos pesan más y los más bajos pesan menos, entre el peso y la altura tendremos una correlación positiva: cuanto mayor sea la altura, mayor será el peso. Si los mayores corren más lento y los más jóvenes corren más rápido, entre la edad y la velocidad tendremos una correlación negativa; Cuanto más viejo sea, cuanto lento, más lento.
Correlación inferior a cero: si la correlación es menor que cero, significa que es negativo, es decir, que las variables están inversamente relacionadas. Cuando el valor de una variable es alto, el valor de la otra variable es bajo. Cuanto más cerca de -1, más clara es la covarianza extrema.
Una correlación significativa y positiva significa que los sujetos codificados con uno tienen un promedio más alto en la variable continua que los sujetos codificados con cero; Si la correlación es negativa, el promedio más alto en la variable continua corresponde a los sujetos codificados con un cero.
Un valor inferior a 0 indica que existe una correlación negativa, a saber, que las dos variables están asociadas en la dirección opuesta. Cuanto más cerca de -1, mayor sea la fuerza de esa relación invertida (cuando el valor en uno es muy alto, el valor en el otro será muy bajo).
¿Qué significa correlación negativa ejemplo?
Yarilet Pérez es un periodista multimedia experimentado y verificador de hechos con una Maestría en Ciencias en Periodismo. Ha trabajado en varias ciudades que cubren noticias de última hora, política, educación y más. Su experiencia es en finanzas personales e inversiones, e inmobiliarios.
La correlación negativa es una relación entre dos variables en la que una variable aumenta a medida que la otra disminuye, y viceversa. En las estadísticas, una correlación negativa perfecta está representada por el valor -1.0, mientras que un 0 indica que no hay correlación, y +1.0 indica una correlación positiva perfecta. Una correlación negativa perfecta significa que la relación que existe entre dos variables es exactamente opuesta a todo el tiempo.
- La correlación negativa o inversa describe cuando dos variables tienden a moverse en tamaños y direcciones opuestas entre sí, de modo que cuando una aumenta la otra variable disminuye, y viceversa.
- La correlación negativa se utiliza al construir carteras diversificadas para que los inversores puedan beneficiarse de los aumentos de precios en ciertos activos cuando otros caen.
- La correlación entre dos variables puede variar ampliamente con el tiempo a medida que los cambios de correlación debido a muchas condiciones.
- Invertir en activos que se correlacionan negativamente puede reducir el riesgo de cartera, pero también puede minimizar las ganancias potenciales ya que los activos correlacionados negativamente cubren ciertos tipos de riesgo.
La correlación negativa o la correlación inversa indica que dos variables individuales tienen una relación estadística de modo que sus precios generalmente se mueven en direcciones opuestas entre sí. Si, por ejemplo, las variables x e y tienen una correlación negativa (o se correlacionan negativamente), a medida que X aumenta el valor, y disminuirá; Del mismo modo, si X disminuye en el valor, y aumentará.
Artículos Relacionados:
