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martes, 12 de enero de 2016

Teoría del Análisis de Correlación

Lo que hay que saber previamente.
  • Las variables deben ser numéricas.
  • Distribuciones Bidimensionales: surgen cuando se consideran simultáneamente dos caracteres de una misma población o muestra. En este caso a cada elemento observado le corresponde un par de valores. Por ejemplo, con indicadores económicos o demográficos podemos estudiar si existe correlación entre la esperanza de vida y el porcentaje de alfabetización entre los datos de los países del mundo.
  • La covarianza: La covarianza de una variable bidimensional es la media aritmética de los productos de las desviaciones de cada una de las variables respecto a sus medias respectivas. Es de gran importancia es este análisis, no tanto por el valor que pueda tomar si no por su signo que indica el sentido de la variación conjunta de las variables que estamos considerando. Si la covarianza es positiva, ambas variables varían en el mismo sentido alrededor de sus medias.
La correlación trata de establecer la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional. 
Es decir, determinar si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra. En caso de que suceda, diremos que las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas. El coeficiente de correlación intenta medir la intensidad con que dos variables están relacionadas.

Tipos de correlación:
Si r=1 existe correlación perfecta positiva y la relación entre ambas variables es exacta y positiva, variando ambas variables en el mismo sentido (al aumentar o disminuir una aumenta o disminuye la otra).
Si r=-1 existe correlación perfecta negativa y la relación entre ambas variables es exacta y negativa, variando ambas en el sentido opuesto (al aumentar una disminuye la otra y al disminuir una aumenta la otra).
Si r=0 la correlación es nula y las variables no están asociadas.
Si 0 < r < 1 la correlación es positiva, pero el grado de asociación entre las dos variables será mayor a medida que r se acerca más a 1, y será menor a medida que r se acerca más a cero. Si -1 < r < 0 la correlación es negativa, pero el grado de asociación entre las dos variables será mayor a medida que r se acerca más a -1 y será menor a medida que r se acerca más a cero. El grado de correlación indica la proximidad que hay entre los puntos de la nube de puntos. 

Se pueden dar dos tipos: 

1. Correlación fuerte: La correlación será fuerte cuanto más cerca estén los puntos de la recta. 
2. Correlación débil: La correlación será débil cuanto más separados estén los puntos de la recta.

2 comentarios:

Julio Vega dijo...

Hola! Me encantó tu Blog!
Es fabuloso! una felicitación por la claridad de tus explicaciones.
Conoces otros Blogs similares al tuyo (y que utilicen R especialmente), quiero aprender mucho más de R.

Saludos!

JR dijo...

Hola Julio, no conozco muchos blogs sobre una temática tan específica como la estadística. Con respecto a R, hay mucha información en la red sobre su lenguaje.