Coeficiente de correlación de Pearson para niños
El coeficiente de correlación de Pearson es una herramienta en estadística que nos ayuda a entender cómo se relacionan dos cosas que podemos medir con números. Imagina que quieres saber si la altura de una persona y su peso suelen aumentar juntos. Este coeficiente te da un número que te dice qué tan fuerte es esa relación y si van en la misma dirección o en direcciones opuestas.
A diferencia de otras medidas, el coeficiente de correlación de Pearson no se ve afectado por las unidades de medida que uses. Por ejemplo, si mides la altura en centímetros o en metros, el resultado de la correlación será el mismo. Es una forma sencilla de ver si dos variables numéricas tienen una relación en línea recta.
Contenido
¿Qué es el Coeficiente de Correlación de Pearson?
El coeficiente de correlación de Pearson es un número que nos indica el grado de relación lineal entre dos variables. Una relación lineal significa que, si dibujaras los datos en un gráfico, los puntos se agruparían alrededor de una línea recta.
¿Cómo se calcula?
Para calcular este coeficiente, se usan fórmulas matemáticas que comparan cómo cambian dos grupos de datos al mismo tiempo.
¿Para qué sirve el coeficiente de correlación?
Este coeficiente se usa mucho en ciencias, economía y muchos otros campos para entender cómo se comportan diferentes fenómenos. Por ejemplo, puede ayudar a ver si el tiempo de estudio se relaciona con las calificaciones en un examen, o si el precio de un producto afecta la cantidad que la gente compra.
Coeficiente para una población y una muestra
En estadística, a veces estudiamos a un grupo completo de personas o cosas (llamado población), o solo a una parte de ese grupo (llamada muestra).
- Cuando hablamos de una población entera, el coeficiente de correlación se representa con la letra griega
(rho). - Cuando trabajamos con una muestra (un grupo más pequeño), se usa la letra
.
Las fórmulas para calcular y son un poco diferentes, pero ambas buscan el mismo tipo de relación.
¿Cómo se interpreta el Coeficiente de Correlación?
El valor del coeficiente de correlación de Pearson siempre estará entre -1 y 1. El signo (+ o -) nos dice la dirección de la relación, y el número (qué tan cerca esté de 1 o -1) nos dice qué tan fuerte es.
- Si el valor es 1 (o muy cerca de 1): Esto significa que hay una relación positiva perfecta. Cuando una variable aumenta, la otra también aumenta en la misma proporción. Por ejemplo, si cada vez que estudias una hora más, tu calificación sube exactamente 10 puntos, sería una correlación perfecta.
- Si el valor está entre 0 y 1 (por ejemplo, 0.7): Hay una relación positiva. Cuando una variable aumenta, la otra tiende a aumentar, pero no de forma perfecta. Por ejemplo, las personas más altas suelen pesar más, pero no siempre es una relación exacta.
- Si el valor es 0 (o muy cerca de 0): No hay una relación lineal clara. Esto significa que las variables no se mueven juntas en una línea recta. Sin embargo, ¡cuidado! Podría haber otro tipo de relación (no lineal) que este coeficiente no detecta.
- Si el valor está entre -1 y 0 (por ejemplo, -0.6): Hay una relación negativa. Cuando una variable aumenta, la otra tiende a disminuir. Por ejemplo, a mayor número de horas de juego en videojuegos, menor tiempo dedicado a la lectura.
- Si el valor es -1 (o muy cerca de -1): Hay una relación negativa perfecta. Cuando una variable aumenta, la otra disminuye en la misma proporción.
, con el coeficiente de correlación para cada grupo. Observa cómo la correlación muestra si la relación es lineal y en qué dirección va.¿Qué no nos dice la correlación?
Es muy importante recordar que la correlación no significa que una cosa cause la otra. Por ejemplo, si las ventas de helados aumentan al mismo tiempo que los accidentes en la playa, no significa que comer helado cause accidentes. Simplemente, ambos eventos pueden estar relacionados con un tercer factor, como el clima cálido.
Véase también
En inglés: Pearson correlation coefficient Facts for Kids
- Correlación
- Coeficiente de determinación
- Regresión
- Coeficiente de correlación de Spearman
