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Correlación
La correlación se utiliza generalmente para indicar la
correspondencia o la relación recíproca que se da entre
dos o más cosas, ideas, personas, entre otras.
En tanto, en probabilidad y estadística, la correlación es
aquello que indicará la fuerza y la dirección lineal que se
establece entre dos variables aleatorias.
Uso
Cuando dos variables de tipo cuantitativo presentan
correlación la una respecto de la otra cuando los
valores de una ellas varíen sistemáticamente con
respecto a los valores homónimos de la otra.
Por ejemplo, si tenemos dos variables que se llaman A y
B, existirá el mencionado fenómeno de correlación si al
aumentar los valores de A lo hacen también los valores
correspondientes a B y viceversa.
Importancia
Correlación emplea métodos para medir la significación del grado
o intensidad de asociación entre dos o más variables.
Normalmente, el primer paso es mostrar los datos en
un diagrama de dispersión.
El concepto de correlación está estrechamente vinculado al
concepto de regresión, pues, para que una ecuación de regresión
sea razonable los puntos muéstrales deben estar ceñidos a la
ecuación de regresión; además el coeficiente de correlación debe
ser:
•Grande cuando el grado de asociación es alto (cerca de +1 o -1, y
pequeño cuando
•Es bajo, cerca de cero.
•Independiente de las unidades en que se miden las variables.
Características
La forma más simple de visualizar una correlación es elaborando un
diagrama de dispersión.
En este diagrama se obtienen dos medidas, una de esta se indica por el
eje X y la segunda por el eje Y. El diagrama de dispersión traza la
intersección de cada par de medidas como un solo punto.
Correlación positiva, los incrementos en la medida X son igualados por
incrementos en la medida Y.
Correlación cero, sugiere que no existe relación entre dos medidas.
Correlación negativa, a medida que se incrementan los valores de una
medida, disminuye los de la segunda.
Diagrama de dispersión
El diagrama de dispersión es una herramienta gráfica qe
ayuda a identificar la posible relación entre dos
variables. Representa la relación entre dos variables de
forma gráfica, lo que hace más fácil visualizar e interpretar
los datos.
Uso
De otro lado, calculando el coeficiente de correlación entre
dos variables, permite cuantificar el grado de relación entre
ambas, así como su signo. El valor de este coeficiente puede
estar comprendido entre −1 y 1.
Cuando toma un valor próximo a −1, la correlación es fuerte y
negativa. Si el valor es cercano a +1, la correlación es fuerte y
positiva.
Si el coeficiente de correlación lineal presenta un valor
próximo a 0, la correlación es débil.
Un coeficiente de 0 indicaría independencia total entre ambas
variables. A su vez, un coeficiente de correlación lineal de 1 ó
de -1 señalaría que entre ambas variables hay dependencia
funcional, positiva o negativa según el signo del coeficiente.

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  • 1. Correlación La correlación se utiliza generalmente para indicar la correspondencia o la relación recíproca que se da entre dos o más cosas, ideas, personas, entre otras. En tanto, en probabilidad y estadística, la correlación es aquello que indicará la fuerza y la dirección lineal que se establece entre dos variables aleatorias.
  • 2. Uso Cuando dos variables de tipo cuantitativo presentan correlación la una respecto de la otra cuando los valores de una ellas varíen sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra. Por ejemplo, si tenemos dos variables que se llaman A y B, existirá el mencionado fenómeno de correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los valores correspondientes a B y viceversa.
  • 3. Importancia Correlación emplea métodos para medir la significación del grado o intensidad de asociación entre dos o más variables. Normalmente, el primer paso es mostrar los datos en un diagrama de dispersión. El concepto de correlación está estrechamente vinculado al concepto de regresión, pues, para que una ecuación de regresión sea razonable los puntos muéstrales deben estar ceñidos a la ecuación de regresión; además el coeficiente de correlación debe ser: •Grande cuando el grado de asociación es alto (cerca de +1 o -1, y pequeño cuando •Es bajo, cerca de cero. •Independiente de las unidades en que se miden las variables.
  • 4. Características La forma más simple de visualizar una correlación es elaborando un diagrama de dispersión. En este diagrama se obtienen dos medidas, una de esta se indica por el eje X y la segunda por el eje Y. El diagrama de dispersión traza la intersección de cada par de medidas como un solo punto. Correlación positiva, los incrementos en la medida X son igualados por incrementos en la medida Y. Correlación cero, sugiere que no existe relación entre dos medidas. Correlación negativa, a medida que se incrementan los valores de una medida, disminuye los de la segunda.
  • 5. Diagrama de dispersión El diagrama de dispersión es una herramienta gráfica qe ayuda a identificar la posible relación entre dos variables. Representa la relación entre dos variables de forma gráfica, lo que hace más fácil visualizar e interpretar los datos.
  • 6. Uso De otro lado, calculando el coeficiente de correlación entre dos variables, permite cuantificar el grado de relación entre ambas, así como su signo. El valor de este coeficiente puede estar comprendido entre −1 y 1. Cuando toma un valor próximo a −1, la correlación es fuerte y negativa. Si el valor es cercano a +1, la correlación es fuerte y positiva. Si el coeficiente de correlación lineal presenta un valor próximo a 0, la correlación es débil. Un coeficiente de 0 indicaría independencia total entre ambas variables. A su vez, un coeficiente de correlación lineal de 1 ó de -1 señalaría que entre ambas variables hay dependencia funcional, positiva o negativa según el signo del coeficiente.