{"id":791519,"date":"2023-05-23T07:00:00","date_gmt":"2023-05-23T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=791519"},"modified":"2023-07-06T00:15:50","modified_gmt":"2023-07-06T00:15:50","slug":"matriz-de-correlacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/matriz-de-correlacion\/","title":{"rendered":"Matriz de correlaci\u00f3n: Qu\u00e9 es, c\u00f3mo funciona y ejemplos"},"content":{"rendered":"\n

Una matriz de correlaci\u00f3n<\/strong> es una herramienta estad\u00edstica que muestra la intensidad y la direcci\u00f3n de la relaci\u00f3n entre dos o m\u00e1s variables. Se utiliza mucho en campos como las finanzas, la econom\u00eda, la psicolog\u00eda y la biolog\u00eda, porque ayuda a entender c\u00f3mo se relacionan entre s\u00ed distintas cosas.<\/p>\n\n\n\n

Para tomar buenas decisiones basadas en datos, hay que saber leer y utilizar una matriz de correlaci\u00f3n. Muestra las variables en filas y columnas. El coeficiente de correlaci\u00f3n se escribe en cada celda de la tabla. <\/p>\n\n\n\n

En este art\u00edculo, te mostraremos c\u00f3mo funciona y te daremos algunos ejemplos para que sepas c\u00f3mo utilizarla para analizar datos<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es una matriz de correlaci\u00f3n?<\/h2>\n\n\n\n

Una matriz de correlaci\u00f3n no es m\u00e1s que una tabla con los coeficientes de correlaci\u00f3n de distintas variables. La matriz muestra c\u00f3mo se relacionan entre s\u00ed todos los posibles pares de valores de una tabla. Es una poderosa herramienta para resumir un gran conjunto de datos y encontrar y mostrar patrones en ellos.<\/p>\n\n\n\n

A menudo se muestra como una tabla, con cada variable enumerada tanto en las filas como en las columnas y el coeficiente de correlaci\u00f3n entre cada par de variables escrito en cada celda. El coeficiente de correlaci\u00f3n oscila entre -1 y +1, donde -1 significa una correlaci\u00f3n negativa perfecta, +1 significa una correlaci\u00f3n positiva perfecta y 0 significa que no hay correlaci\u00f3n entre las variables.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, suele utilizarse con otros tipos de an\u00e1lisis estad\u00edsticos<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, puede ayudar a analizar modelos que utilizan la regresi\u00f3n lineal m\u00faltiple.<\/p>\n\n\n\n

No olvides que los modelos tienen varias variables que pueden modificarse por s\u00ed solas. En la regresi\u00f3n lineal m\u00faltiple, la matriz de correlaci\u00f3n nos dice con qu\u00e9 intensidad est\u00e1n relacionadas entre s\u00ed las variables independientes de un modelo.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo funciona la matriz de correlaci\u00f3n?<\/h2>\n\n\n\n

La matriz de correlaci\u00f3n calcula la relaci\u00f3n lineal entre dos variables. La matriz se construye calculando el coeficiente de correlaci\u00f3n de cada par de variables e insert\u00e1ndolo en la celda correspondiente de la matriz.<\/p>\n\n\n\n

Para calcular el coeficiente de correlaci\u00f3n entre dos variables se utiliza la siguiente f\u00f3rmula:<\/p>\n\n\n\n

r = (n\u03a3XY \u2013 \u03a3X\u03a3Y) \/ sqrt((n\u03a3X^2 \u2013 (\u03a3X)^2)(n\u03a3Y^2 \u2013 (\u03a3Y)^2))<\/p>\n\n\n\n

donde:<\/p>\n\n\n\n

r = coeficiente de correlaci\u00f3n<\/p>\n\n\n\n

n = n\u00famero de observaciones<\/p>\n\n\n\n

\u03a3XY = suma del producto de cada par de observaciones correspondientes de las dos variables<\/p>\n\n\n\n

\u03a3X = suma de las observaciones de la primera variable<\/p>\n\n\n\n

\u03a3Y = suma de las observaciones de la segunda variable<\/p>\n\n\n\n

\u03a3X^2 = suma de los cuadrados de las observaciones de la primera variable<\/p>\n\n\n\n

\u03a3Y^2 = suma de los cuadrados de las observaciones de la segunda variable<\/p>\n\n\n\n

El coeficiente de correlaci\u00f3n resultante var\u00eda de -1 a +1, siendo -1 una correlaci\u00f3n negativa perfecta, +1 una correlaci\u00f3n positiva perfecta y 0 ninguna correlaci\u00f3n entre las variables.<\/p>\n\n\n\n

Puede utilizarse para determinar qu\u00e9 variables est\u00e1n significativamente conectadas entre s\u00ed y cu\u00e1les est\u00e1n poco o nada correlacionadas. Esta informaci\u00f3n puede utilizarse para crear previsiones y juicios fundamentados basados en los hechos.<\/p>\n\n\n\n

Hace que sea f\u00e1cil y r\u00e1pido ver c\u00f3mo est\u00e1n relacionadas las distintas variables. Las variables que tienden a subir o bajar juntas tienen coeficientes de correlaci\u00f3n positivos elevados. Las variables que tienden a subir o bajar en direcciones opuestas tienen coeficientes de correlaci\u00f3n negativos elevados.<\/p>\n\n\n\n

Es importante para encontrar patrones y relaciones entre variables. Tambi\u00e9n puede utilizarse para hacer predicciones y tomar decisiones basadas en los datos<\/a>. Los coeficientes de correlaci\u00f3n bajos muestran que las dos variables no tienen una relaci\u00f3n fuerte entre s\u00ed.<\/p>\n\n\n\n

Puntos clave de la matriz de correlaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

La matriz de correlaci\u00f3n es una matriz que muestra las correlaci\u00f3n entre cada par de variables de un conjunto de datos. Las partes clave de la matriz son:<\/p>\n\n\n\n