{"id":69921,"date":"2019-05-28T02:00:39","date_gmt":"2019-05-28T09:00:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=69921"},"modified":"2026-05-25T14:50:07","modified_gmt":"2026-05-25T21:50:07","slug":"coeficiente-de-correlacion-de-pearson","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson?"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">El coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson es una prueba que mide la relaci\u00f3n estad\u00edstica entre dos variables continuas. Si la asociaci\u00f3n entre los elementos no es lineal, entonces el coeficiente no se encuentra representado adecuadamente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El coeficiente de correlaci\u00f3n puede tomar un rango de valores de +1 a -1. Un valor de 0 indica que no hay asociaci\u00f3n entre las dos variables. Un valor mayor que 0 indica una asociaci\u00f3n positiva. Es decir, a medida que aumenta el valor de una variable, tambi\u00e9n lo hace el valor de la otra. Un valor menor que 0 indica una asociaci\u00f3n negativa; es decir, a medida que aumenta el valor de una variable, el valor de la otra disminuye. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para llevar a cabo la correlaci\u00f3n de Pearson es necesario cumplir lo siguiente: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">La escala de medida debe ser una <\/span><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/escala-de-intervalo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"font-weight: 400;\">escala de intervalo<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o relaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Las variables deben estar distribuida de forma aproximada.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">La asociaci\u00f3n debe ser lineal.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">No debe haber valores at\u00edpicos en los datos.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">C\u00f3mo se calcula el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La f\u00f3rmula del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson es la siguiente:<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-114256 size-full\" src=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/formula-coeficiente.jpg\" alt=\"\" width=\"89\" height=\"44\"><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Donde:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">&#8220;x&#8221; es igual a la variable n\u00famero uno, &#8220;y&#8221; pertenece a la variable n\u00famero dos, &#8220;zx&#8221; es la <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/desviacion-estandar\/\">desviaci\u00f3n est\u00e1ndar<\/a> de la variable uno, &#8220;zy&#8221; es la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de la variable dos y &#8220;N&#8221; es es n\u00famero de datos. <\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Te recomiendo leer este art\u00edculo sobre lo que es la <\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/investigacion-correlacional\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">investigaci\u00f3n correlacional.<\/a><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\nInterpretaci\u00f3n del coeficiente de correlaci\u00f3n de Karl Pearson<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson tiene el objetivo de indicar cu\u00e1n asociadas se encuentran dos variables entre s\u00ed por lo que:<\/span><\/p>\n<p><b>Correlaci\u00f3n menor a cero: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Si la correlaci\u00f3n es menor a cero, significa que es negativa, es decir, que las variables se relacionan inversamente. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuando el valor de alguna variable es alto, el valor de la otra variable es bajo. Mientras m\u00e1s pr\u00f3ximo se encuentre a -1, m\u00e1s clara ser\u00e1 la covariaci\u00f3n extrema. Si el coeficiente es igual a -1, nos referimos a una correlaci\u00f3n negativa perfecta. <\/span><\/p>\n<p><b>Correlaci\u00f3n mayor a cero: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Si la correlaci\u00f3n es igual a +1 significa que es positiva perfecta. En este caso significa que la correlaci\u00f3n es positiva, es decir, que las variables se correlacionan directamente. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuando el valor de una variable es alto, el valor de la otra tambi\u00e9n lo es, sucede lo mismo cuando son bajos. Si es cercano a +1, el coeficiente ser\u00e1 la covariaci\u00f3n. <\/span><\/p>\n<p><b>Correlaci\u00f3n igual a cero:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Cuando la correlaci\u00f3n es igual a cero significa que no es posible determinar alg\u00fan sentido de covariaci\u00f3n. Sin embargo, no significa que no exista una relaci\u00f3n no lineal entre las variables. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuando las variables son independientes significa que estas se encuentra correlacionadas, pero esto nos significa que el resultado sea verdadero. <\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tal vez te interese leer <\/span><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/analizar-los-datos-de-una-investigacion\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"font-weight: 400;\">c\u00f3mo analizar los datos de una investigaci\u00f3n. <\/span><\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Ventajas y desventajas del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Entre las principales ventajas del coeficiente de correlaci\u00f3n de Karl Pearson se encuentran: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">El valor es independiente de cualquier unidad que se utiliza para medir las variables.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Si la muestra es grande, es m\u00e1s probable la exactitud de la estimaci\u00f3n. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Alguna de las desventajas del coeficiente de correlaci\u00f3n son: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Es necesario las dos variables sean medidas a un nivel cuantitativo continuo. <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">La distribuci\u00f3n de las variables deben ser semejantes a la curva normal.<\/span><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por \u00faltimo, tal vez te interese leer sobre el <\/span><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/coeficiente-de-correlacion-de-spearman\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"font-weight: 400;\">coeficiente de correlaci\u00f3n de Spearman.<\/span><\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\t<div class=\"banner-section wf-section\" lang=\"\" >\n\t\t<div class=\"right-column-container\">\n\t\t\t<div class=\"bannerbg white\">\n\t\t\t\t<span class=\"h1-2\">Cree experiencias memorables basadas en datos en tiempo real, conocimientos y an\u00e1lisis avanzados<\/span>\n\t\t\t\t<a href=\"#userliteForm\" data-toggle=\"modal\" class=\"button w-button\">Agendar demo<\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\t<div class=\"userlite-modal modal fade\" id=\"userliteForm\" tabindex=\"-1\" role=\"dialog\" style=\"display: none;\">\n\t\t<div class=\"modal-dialog\" role=\"document\">\n\t\t\t<div class=\"modal-content\" role=\"document\">\n\t\t\t\t<div class=\"modal-body\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"modal-header\">\n\t\t\t\t\t\t<button type=\"button\" class=\"close\" data-dismiss=\"modal\" aria-label=\"Close\">\n\t\t\t\t\t\t\t<i class=\"material-icons\">close<\/i>\n\t\t\t\t\t\t<\/button>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<div class=\"contact-us-form-wrapper contact-box\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"userlite-form-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t<iframe src=\"https:\/\/www.questionpro.com\/userlite-form-blog-spanish.html?product=Surveys&amp;referralurl=https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/69921\/&amp;lang=es&amp;cat=investigacion-de-mercado\" style=\"display: block;\" ><\/iframe>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"demo-form-wrapper success-message-div\" style=\"display:none\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"success-message-para\"><\/p>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<h2>Preguntas frecuentes sobre el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/h2>\n<div class=\"schema-faq wp-block-yoast-faq-block\">\n<div class=\"schema-faq-section\">\n<strong class=\"schema-faq-question\">\u00bfQu\u00e9 mide el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson?<\/strong><\/p>\n<p class=\"schema-faq-answer\">El coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson mide la fuerza y la direcci\u00f3n de la relaci\u00f3n lineal entre dos variables continuas. Su valor va de -1 a +1: un valor cercano a +1 indica una relaci\u00f3n positiva fuerte, uno cercano a -1 se\u00f1ala una relaci\u00f3n negativa fuerte, y un valor de 0 sugiere que no existe asociaci\u00f3n lineal entre las variables analizadas.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"schema-faq-section\">\n<strong class=\"schema-faq-question\">\u00bfCu\u00e1les son los valores posibles del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson?<\/strong><\/p>\n<p class=\"schema-faq-answer\">El coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson toma valores en un rango de -1 a +1. Un resultado de +1 representa una correlaci\u00f3n positiva perfecta, -1 representa una correlaci\u00f3n negativa perfecta y 0 indica ausencia de correlaci\u00f3n lineal. Valores intermedios, como 0.7 o -0.5, se\u00f1alan correlaciones moderadas o fuertes dependiendo de su magnitud y del contexto del estudio.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"schema-faq-section\">\n<strong class=\"schema-faq-question\">\u00bfCu\u00e1ndo se puede usar el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson?<\/strong><\/p>\n<p class=\"schema-faq-answer\">El coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson se puede usar cuando ambas variables est\u00e1n medidas en una escala de intervalo o raz\u00f3n, siguen una distribuci\u00f3n aproximadamente normal, tienen una relaci\u00f3n lineal entre s\u00ed y no contienen valores at\u00edpicos extremos. Si alguno de estos supuestos no se cumple, es preferible utilizar una alternativa no param\u00e9trica, como el coeficiente de correlaci\u00f3n de Spearman.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"schema-faq-section\">\n<strong class=\"schema-faq-question\">\u00bfQu\u00e9 diferencia hay entre una correlaci\u00f3n positiva y una negativa en Pearson?<\/strong><\/p>\n<p class=\"schema-faq-answer\">Una correlaci\u00f3n positiva de Pearson significa que cuando el valor de una variable aumenta, el de la otra tambi\u00e9n lo hace. En cambio, una correlaci\u00f3n negativa indica que a medida que una variable sube, la otra disminuye. La magnitud del coeficiente (qu\u00e9 tan cerca est\u00e1 de +1 o de -1) determina la fuerza de esa relaci\u00f3n, independientemente de su direcci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"schema-faq-section\">\n<strong class=\"schema-faq-question\">\u00bfCu\u00e1les son las principales limitaciones del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson?<\/strong><\/p>\n<p class=\"schema-faq-answer\">Las principales limitaciones del coeficiente de Pearson son que solo detecta relaciones lineales, por lo que puede pasar por alto asociaciones no lineales significativas. Adem\u00e1s, requiere que ambas variables sean cuantitativas continuas y que sigan una distribuci\u00f3n normal. Es muy sensible a los valores at\u00edpicos, que pueden distorsionar el resultado, y no permite inferir causalidad: que dos variables est\u00e9n correlacionadas no significa que una cause a la otra.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson es una prueba que mide la relaci\u00f3n estad\u00edstica entre dos variables continuas. 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