{"id":72679,"date":"2019-08-03T02:00:13","date_gmt":"2019-08-03T09:00:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=72679"},"modified":"2024-09-19T15:29:26","modified_gmt":"2024-09-19T22:29:26","slug":"analisis-de-correlacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/analisis-de-correlacion\/","title":{"rendered":"Qu\u00e9 es un an\u00e1lisis de correlaci\u00f3n en encuestas"},"content":{"rendered":"
El an\u00e1lisis de correlaci\u00f3n es un enfoque estad\u00edstico que se utiliza para determinar la relaci\u00f3n entre las variables cuantitativas o categ\u00f3ricas.<\/span><\/p>\n Cuando quieres determinar la correlaci\u00f3n a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de datos, hay dos tipos de informaci\u00f3n con la que debes trabajar:\u00a0<\/span><\/p>\n Descubre <\/span>qu\u00e9 es la investigaci\u00f3n correlacional<\/span><\/a> con este art\u00edculo que tenemos para ti.\u00a0<\/span><\/p><\/blockquote>\n Si hay alg\u00fan tipo de correlaci\u00f3n entre dos variables, ambas se alteran juntas durante un per\u00edodo de tiempo. La correlaci\u00f3n encontrada puede ser positiva o negativa, dependiendo de los valores num\u00e9ricos medidos.<\/span><\/p>\n An\u00e1lisis de correlaci\u00f3n positiva<\/b>: Cuando debido a un aumento en cualquiera de las variables, la otra variable tambi\u00e9n comienza a aumentar asegurando una correlaci\u00f3n positiva entre ellas.\u00a0<\/span><\/p>\n An\u00e1lisis de correlaci\u00f3n negativa:<\/b> Cuando debido al aumento en cualquiera de las variables, la otra variable comienza a disminuir asegurando una correlaci\u00f3n negativa entre ellas.\u00a0<\/span><\/p>\n Conoce m\u00e1s detalles de la correlaci\u00f3n negativa.<\/a><\/p>\n En los m\u00e9todos estad\u00edsticos, el coeficiente de correlaci\u00f3n \u00abr\u00bb mide la fuerza, direcci\u00f3n y extensi\u00f3n de la relaci\u00f3n entre dos variables, donde el valor de \u00abr\u00bb siempre oscilar\u00e1 entre +1 y -1.\u00a0<\/span><\/p>\n Recuerda, es in\u00fatil calcular la correlaci\u00f3n si no hay relaci\u00f3n entre las dos variables, ya que la correlaci\u00f3n s\u00f3lo se aplica a las relaciones lineales. Por el contrario, si existe una fuerte relaci\u00f3n entre las dos variables, pero no es lineal, la correlaci\u00f3n recibida puede ser enga\u00f1osa.\u00a0<\/span><\/p>\n Es aconsejable que antes de llevar a cabo una investigaci\u00f3n de correlaci\u00f3n utilizando cualquiera de los m\u00e9todos, examines primero el diagrama de dispersi\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n A continuaci\u00f3n, se presentan algunos de los m\u00e9todos de correlaci\u00f3n de coeficientes m\u00e1s utilizados.<\/span><\/p>\n El m\u00e9todo del diagrama de dispersi\u00f3n es un enfoque utilizado para encontrar la correlaci\u00f3n entre dos variables.\u00a0<\/span><\/p>\n La relaci\u00f3n entre las dos variables se presenta en forma de diagrama para comprender cu\u00e1n estrechamente se relacionan entre s\u00ed.<\/span><\/p>\n Tambi\u00e9n llamado como el \u201ccoeficiente de correlaci\u00f3n del producto-momento\u201d. Se define como un n\u00famero entre -1 y 1 que indica el grado en que las dos variables est\u00e1n relacionadas linealmente.<\/span><\/p>\n Es una versi\u00f3n no param\u00e9trica de la correlaci\u00f3n del coeficiente de Pearson. Este m\u00e9todo se utiliza para medir la fuerza y direcci\u00f3n de la relaci\u00f3n o asociaci\u00f3n existente entre las dos variables.<\/span><\/p>\n\n
\nTipos de an\u00e1lisis de correlaci\u00f3n<\/span><\/h2>\nM\u00e9todos para realizar un an\u00e1lisis de correlaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n
M\u00e9todo del diagrama de dispersi\u00f3n<\/span><\/h3>\n
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\nCoeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/span><\/h3>\n
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\n<\/span><\/span>F\u00f3rmula de correlaci\u00f3n de Pearson<\/b><\/p>\n<\/p>\n
\n<\/span><\/span>Te recomiendo leer m\u00e1s acerca del <\/span>coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/span><\/a> en este art\u00edculo.\u00a0<\/span><\/p>\nCoeficiente de Spearman<\/span><\/h3>\n
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\n<\/span><\/span>F\u00f3rmula de coeficiente de Spearman<\/b><\/p>\n<\/p>\n