Definición: Una herramienta estadística que se utiliza para medir la relación entre dos o más variables de manera que el movimiento de una variable va acompañado del movimiento de otra se denomina como Correlación.
Tipos de correlación
- Correlación positiva y negativa: Si la correlación entre las variables es positiva o negativa depende de su dirección del cambio. La correlación es positiva cuando ambas variables moverse en la misma dirección, es decir, cuando una variable aumenta, la otra en promedio también aumenta y si una variable disminuye, la otra también disminuye. Se dice que la correlación es negativa cuando ambas variables moverse en la dirección opuesta, es decir, cuando una variable aumenta, la otra disminuye y viceversa.
- Correlación simple, parcial y múltiple: Si la correlación es simple, parcial o múltiple depende de la número de variables estudiadas. Se dice que la correlación es simple cuando solo dos variables La correlación es múltiple o parcial cuando se estudian tres o más variables. Se dice que la correlación es múltiple cuando tres variables se estudian simultáneamente. Por ejemplo, si queremos estudiar la relación entre el rendimiento de trigo por acre y la cantidad de fertilizantes y lluvia utilizados, entonces es un problema de correlaciones múltiples.
Mientras que, en el caso de una correlación parcial, estudiamos más de dos variables, pero considere solo dos de ellos que estarían influyendo en cada otro de manera que el efecto de la otra variable influyente se mantenga constante. Como, en el ejemplo anterior, si estudiamos la relación entre el rendimiento y los fertilizantes utilizados durante los períodos en los que existió cierta temperatura promedio, entonces se trata de un problema de correlación parcial.
- Correlación lineal y no lineal (curvilínea): Si la correlación entre las variables es lineal o no lineal depende de la constancia de la relación de cambio entre las variables. Se dice que la correlación es lineal cuando la cantidad de cambio en una variable con la cantidad de cambio en otra variable tiende a ser tener una relación constante. Por ejemplo, a partir de los valores de dos variables dados a continuación, está claro que la razón de cambio entre las variables es la misma:
X: 10 20 30 40 50
Y: 20 40 60 80100La correlación se denomina no lineal o curvilínea cuando la cantidad de cambio en una variable no tiene una razón constante a la cantidad de cambio en la otra variable. Por ejemplo, si se duplica la cantidad de fertilizantes, la producción de trigo no necesariamente se duplicará.
Por lo tanto, estos son los tres tipos más importantes de correlación clasificados en función del movimiento, el número y la relación de cambio entre las variables. El investigador debe estudiarlos cuidadosamente para determinar los métodos de correlación que se utilizarán para identificar el grado en que las variables están correlacionadas.
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