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Coeficiente de correlación de Pearson - Coggle Diagram
Coeficiente de correlación de Pearson
Formula
“x” es igual a la variable número uno, “y” pertenece a la variable número dos, “zx” es la desviación estándar de la variable uno, “zy” es la desviación estándar de la variable dos y “N” es es número de datos.
Donde:
N = Número de valores o elementos
Σxy = la suma de los productos de las puntuaciones emparejadas
Σx = la suma de puntuaciones x
Σy = la suma de puntuaciones y
Σx2 = Suma de cuadrados Puntuación x
Σy2 = Suma de cuadrados Puntuación y
Ejemplo
En una empresa de transporte trabajan 4 conductores. Los años de antigüedad de sus permisos de conducir y el número de infracciones cometidas en el último año por cada uno de ellos son los siguientes :
Al aumentar los valores de X los valores de Y disminuye, por lo que la correlación de ambas variables es negativa.
Caracteristicas
.
La escala de medida debe ser una escala de intervalo o relación.
Las variables deben estar distribuida de forma aproximada.
La asociación debe ser lineal.
No debe haber valores atípicos en los datos.
Quien la generó
Karl Pearson
Concepto
Es una prueba que mide la relación estadística entre dos variables continuas. Si la asociación entre los elementos no es lineal, entonces el coeficiente no se encuentra representado adecuadamente.
El coeficiente de correlación puede tomar un rango de valores de +1 a -1.
Un valor de 0 indica que no hay asociación entre las dos variables.
Un valor mayor que 0 indica una asociación positiva.
Es decir, a medida que aumenta el valor de una variable, también lo hace el valor de la otra. Un valor menor que 0 indica una asociación negativa; es decir, a medida que aumenta el valor de una variable, el valor de la otra disminuye.
n>30
Se utiliza la correlación de Pearson cuando las variables son mayor a 30.
Interpretación
Correlación menor a cero
: Si la correlación es menor a cero, significa que es negativa, es decir, que las variables se relacionan inversamente.
Correlación mayor a cero
: Si la correlación es igual a +1 significa que es positiva perfecta. En este caso significa que la correlación es positiva, es decir, que las variables se correlacionan directamente.
Correlación igual a cero
: Cuando la correlación es igual a cero significa que no es posible determinar algún sentido de covariación. Sin embargo, no significa que no exista una relación no lineal entre las variables.
