¿Qué es correlación?
- Correlación del momento del producto de Pearson
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La correlación de Pearson evalúa la relación lineal entre dos variables continuas. Una relación es lineal cuando un cambio en una variable se asocia con un cambio proporcional en la otra variable.
Por ejemplo, usted puede usar una correlación de Pearson para evaluar si los aumentos de temperatura en sus instalaciones de producción están asociados con una disminución en el espesor de las capas de chocolate.
- Correlación del orden de los rangos de Spearman
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La correlación de Spearman evalúa la relación monótona entre dos variables continuas u ordinales. En una relación monótona, las variables tienden a cambiar al mismo tiempo, pero no necesariamente a un ritmo constante. El coeficiente de correlación de Spearman se basa en los valores jerarquizados de cada variable y no en los datos sin procesar.
La correlación de Spearman suele utilizarse para evaluar relaciones en las que intervienen variables ordinales. Por ejemplo, usted puede usar una correlación de Spearman para evaluar si el orden en que los empleados completan un ejercicio de prueba se relaciona con el número de meses que han estado trabajando en la empresa.
Siempre es una buena idea examinar la relación entre las variables con una gráfica de dispersión. Los coeficientes de correlación solo miden relaciones lineales (Pearson) o monótonas (Spearman). Son posibles otras relaciones.
Comparación de los coeficientes de Pearson y Spearman
Pearson = +1, Spearman = +1
Si la relación es que una variable aumenta cuando la otra aumenta, pero la cantidad no es consistente, el coeficiente de correlación de Pearson es positivo pero menor que +1. El coeficiente de Spearman sigue siendo igual a +1 en este caso.
Pearson = +0.851, Spearman = +1
Pearson = −0.093, Spearman = −0.093
Pearson = −1, Spearman = −1
Pearson = −0.799, Spearman = −1
Los valores de correlación de −1 o 1 implican una relación lineal exacta, como la existente entre el radio y la circunferencia de un círculo. Sin embargo, el valor real de los valores de correlación está en cuantificar las relaciones que son menos que perfectas. El descubrir que dos variables están correlacionadas suele ser útil para un análisis de regresión que intenta describir más detalladamente este tipo de relación.
Otras relaciones no lineales
Coeficiente de 0
Esta gráfica muestra una relación muy fuerte. Los coeficientes de Pearson y de Spearman son aproximadamente 0.
