The (Pearson) Correlation Coefficient Explained in One Minute: From Definition to Formula + Examples

Summary

El coeficiente de correlación es una medida estadística que indica cómo se mueven dos variables en relación entre sí. Va de -1 a 1, donde 1 indica una correlación positiva perfecta, -1 una correlación negativa perfecta y 0 una ausencia de correlación. Se utiliza el coeficiente de correlación de Pearson, que se calcula dividiendo la covarianza por el producto de las desviaciones estándar de las dos variables. Este concepto es crucial para entender la fuerza y la dirección de las relaciones entre variables, facilitando la interpretación de datos en diversas disciplinas.

Takeaways

• 😀 El coeficiente de correlación mide la dirección y la fuerza de la relación entre dos variables.
• 😀 El rango del coeficiente de correlación va de -1 a 1.
• 😀 Un valor de 1 indica una correlación positiva perfecta (proporcionalidad directa).
• 😀 Un valor de -1 indica una correlación negativa perfecta (proporcionalidad inversa).
• 😀 Un valor de 0 significa que no hay correlación entre las variables.
• 😀 La correlación positiva se puede ejemplificar con las ganancias de la recolección de manzanas, que son directamente proporcionales a la cantidad de manzanas recogidas.
• 😀 La correlación negativa se puede ejemplificar con la disminución del dinero en la pila al pagar más por cada manzana recogida.
• 😀 El coeficiente de correlación más común es el coeficiente de correlación de Pearson (R).
• 😀 La fórmula para calcular R es: R = covarianza / (desviación estándar de la variable 1 * desviación estándar de la variable 2).
• 😀 Para una mejor comprensión, se recomienda ver videos adicionales sobre covarianza y desviación estándar.

Q & A

¿Qué mide el coeficiente de correlación?

El coeficiente de correlación mide cómo se mueven dos variables en la misma o en dirección opuesta, además de indicar la fuerza de la relación entre ellas.

¿Cuál es el rango de valores del coeficiente de correlación?

El valor del coeficiente de correlación varía de -1 a 1.

¿Qué significa un coeficiente de correlación de 1?

Un coeficiente de correlación de 1 indica la más fuerte posible correlación positiva, es decir, una proporcionalidad directa perfecta.

¿Cómo se relaciona el coeficiente de correlación con el ejemplo de la recolección de manzanas?

Si pago 2 dólares por cada manzana que recojas, el coeficiente de correlación entre el número de manzanas recogidas y tus ganancias será 1.

¿Qué significa un coeficiente de correlación de -1?

Un coeficiente de correlación de -1 indica la más fuerte posible correlación inversa, o proporcionalidad inversa perfecta.

¿Cómo se relaciona el coeficiente de correlación negativo con el ejemplo de la pila de dinero?

Si empiezo el día con una gran cantidad de dinero y pago por las manzanas recogidas, el coeficiente de correlación entre el número de manzanas y la cantidad de dinero en mi pila será -1.

¿Qué significa un coeficiente de correlación de 0?

Un coeficiente de correlación de 0 indica que no hay correlación entre las variables.

¿Cuál es la fórmula más popular para calcular el coeficiente de correlación?

La fórmula más popular para calcular el coeficiente de correlación es el coeficiente de correlación de Pearson, representado por la letra R.

¿Cómo se calcula el coeficiente de correlación de Pearson?

Se calcula dividiendo la covarianza por la desviación estándar de una variable multiplicada por la desviación estándar de la otra.

¿Qué se recomienda hacer una vez que se entienden los conceptos de covarianza y desviación estándar?

Una vez que entiendes los conceptos y fórmulas de cada uno, recuerda que R es igual a covarianza dividida por la desviación estándar multiplicada por la otra desviación estándar.