Coeficiente De Correlacion De Pearson

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON

De los diversos coeficientes de correlación que existen, el más popular y utilizado es el Coeficiente de Correlación de Pearson. Para su aplicación es indispensable que la correlación sea lineal.

El coeficiente de correlación de Pearson, que se simboliza con la letra minúscula r, se calcula dividiendo la suma de los productos de las desviaciones de cada variante de X e Y, con respecto a sus medias (suma que se denomina covarianza de X e Y), por el producto de las desviaciones estándar de ambas variables. En forma práctica, el coeficiente de correlación de Pearson es:

Donde N es el número de datos.

Es necesario conocer las siguientes características del coeficiente de correlación lineal.

− El valor de r es un número que satisface la desigualdad –1 ≤ r ≤ 1.

¿PARA QUÉ SIRVE LA CORRELACIÓN DE PEARSON?

En primera instancia se debe saber que los valores dentro de la correlación de Pearson se encuentran entre -1 y 1 (-1< rp < 1).

Los valores de la Correlación Negativa y Positiva son los siguientes:

Correlación Negativa Correlación Positiva

-1.00 Perfecta

-0.95 Muy Fuerte

-0.75 Considerable

-0.50 Media

-0.10 Débil

0.00 Inexistente

1 Perfecta

0.95 Muy Fuerte

0.75 Considerable

0.50 Media

0.10 Débil

0 Existente

o Interpretación:

 Si r = 1, existe una correlación positiva perfecta. El índice indica una dependencia total entre las dos variables denominada relación directa: cuando una de ellas aumenta, la otra también lo hace en proporción constante.

 Si 0 < r < 1, existe una correlación positiva.

 Si r = 0, no existe relación lineal. Pero esto no necesariamente implica que las variables son independientes: pueden existir todavía relaciones no lineales entre las dos variables.

 Si -1 < r < 0, existe una correlación negativa.

 Si r = -1, existe una correlación negativa perfecta. El índice indica una dependencia total entre las dos variables llamada relación inversa:

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