La covarianza mide la relación lineal entre dos variables. Aunque la covarianza es similar a la correlación entre dos variables, difieren de las siguientes maneras:
  • Los coeficientes de correlación están estandarizados. Por lo tanto, una relación lineal perfecta da como resultado un coeficiente de 1. La correlación mide tanto la fuerza como la dirección de la relación lineal entre dos variables.
  • Los valores de covarianza no están estandarizados. Por consiguiente, la covarianza puede ir desde infinito negativo hasta infinito positivo. Por lo tanto, el valor de una relación lineal perfecta depende de los datos. Puesto que los datos no están estandarizados, es difícil determinar la fuerza de la relación entre las variables.

Usted puede utilizar la covarianza para comprender la dirección de la relación entre las variables. Los valores de covarianza positivos indican que los valores por encima del promedio de una variable están asociados con los valores por encima del promedio de la otra variable y los valores por debajo del promedio están asociados de manera similar. Los valores de covarianza negativos indican que los valores por encima del promedio de una variable están asociados con los valores por debajo del promedio de la otra variable.

El coeficiente de correlación depende de la covarianza. El coeficiente de correlación es igual a la covarianza dividida entre el producto de las desviaciones estándar de las variables. Por lo tanto, una covarianza positiva siempre producirá una correlación positiva y una covarianza negativa siempre generará una correlación negativa.

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