En estadística, un concepto que describe la relación entre dos variables cuantitativas; específicamente, mide hasta qué punto un cambio en una variable se asocia con un cambio proporcional en otra, siguiendo una tendencia en línea recta.
La correlación no implica causalidad. Dos variables pueden estar correlacionadas sin que una cause a la otra; por ello no hablamos de variables dependientes y variables independientes. El análisis se basa en la relación lineal; si la relación es curva, el coeficiente de Pearson puede ser bajo aunque exista una relación fuerte, pero no lineal.
Características
Se representa con el coeficiente de correlación de Pearson (r), que toma valores entre -1 y 1:
- r = 1: correlación positiva perfecta.
- r = -1: correlación negativa perfecta.
- r = 0: no hay correlación lineal (no se detecta una relación lineal entre las variables).
Ejemplo
Supongamos que estamos analizando la relación entre las horas de estudio y las calificaciones obtenidas en un examen:
- Si a mayor número de horas de estudio, mayor es la calificación, existe una correlación positiva.
- Si al aumentar las horas de estudio, las calificaciones disminuyen (raro, pero posible por sobrecarga), hay correlación negativa.
- Si no hay un patrón claro, la correlación será cercana a cero.