Tipos de correlación lineal

Escrito por aunice reed | Traducido por enrique pereira vivas
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Tipos de correlación lineal
Tipos de correlación lineal. (Hemera Technologies/AbleStock.com/Getty Images)

En estadística, la correlación lineal se refiere a una medida de asociación entre dos variables intervalo-relación. Las variables intervalo-relación son aquellas que se pueden poner en orden y son numéricas. La medida también refleja el grado de fuerza de la relación entre las variables. Hay unos cuantos tipos diferentes de medida de correlación.

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Coeficiente de correlación de Pearson (r)

La R de Pearson mide la fuerza o el grado de asociación entre dos variables de intervalo-relación que van desde 0,0 hasta 1, ya sea positiva o negativa. Es la raíz cuadrada de la determinación de la correlación. Cuanto más cerca está la medida de 1 o -1, más fuerte es la relación. Por lo tanto, 80 o 90 en cualquier dirección indica que existe una fuerte relación. El cero significa que no hay correlación. La R de Pearson es la medida de correlación más utilizada. Se utiliza la siguiente fórmula: R = covarianza/(desviación estándar x)(desviación estándar y).

Determinación de correlación

La determinación de la correlación mide el error de reducción proporcional resultante de la regresión lineal. De acuerdo con el texto "Social Statistics for a Diverse Society", la determinación de correlación también demuestra "la proporción de la variación total en la variable dependiente y, que se explica por la variable independiente x". Si r = 0,60, entonces el 60 por ciento de la variación de y se explica por x. También se conoce como el coeficiente de determinación. La fórmula utilizada para calcular la determinación de la correlación es la siguiente: R al cuadrado = covarianza al cuadrado/(varianza x)(varianza y).

Un signo negativo se añade a la respuesta si la covarianza original también fue negativa.

Diagrama de dispersión

El diagrama de dispersión (también llamado gráfico de dispersión) muestra la relación de dos variables de relación de intervalo en un plano de coordenadas. Sólo se muestran los puntos. Es la primera etapa de análisis de regresión. Es una forma rápida de ver si las variables están asociadas y la fuerza de la asociación. Un diagrama de dispersión muestra también la dirección de la relación. Todos los puntos agrupados juntos en una línea recta sugieren que hay una relación fuerte. Incluso si algunos puntos están fuera de la línea, todavía puede existir una relación. Si los puntos no están agrupados y se encuentran dispersos, están al azar y no hay ninguna relación.

Correlación positiva o negativa

Las asociaciones entre las variables pueden ser positivas o negativas. Esto sólo se refiere a la dirección de la relación. Una correlación positiva significa que ambas variables están aumentando, mientras que una correlación negativa significa que a medida que una variable aumenta la otra disminuye. Los positivos perfectos en la R de Pearson serán iguales a 1 y un negativo perfecto será igual a -1. En un diagrama de dispersión, si los puntos forman una línea desde la parte inferior izquierda hasta la superior derecha de la cudrícula, la correlación es positiva. Si se va desde la parte superior izquierda a la parte inferior derecha, el resultado es negativo.

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