El coeficiente de correlación se utiliza en estadística para describir un patrón o relación entre dos variables. Una correlación negativa describe la medida en que dos variables se mueven en diferentes direcciones. Por ejemplo, para dos variables, X e Y, un aumento en X se asocia con una disminución en Y. Una correlación inversa también se denomina coeficiente de correlación negativa. Las relaciones de correlación se asumen en lotes de dispersión.
Correlación negativa versus positiva
Una correlación negativa muestra una conexión entre dos variables de la misma manera que un coeficiente de correlación positiva, y las fortalezas relativas son las mismas. Es decir, un coeficiente de correlación de 0,85 representa la misma fuerza que un coeficiente de correlación de -0,85.
Los coeficientes de correlación son siempre valores entre -1 y 1, donde -1 indica una correlación lineal negativa perfecta y 1 indica una correlación lineal positiva perfecta. La siguiente lista muestra los diferentes valores del coeficiente de correlación que indican:
Solo –1. Relación lineal perfecta negativa (pendiente descendente)
–0,70. Relación lineal negativa fuerte (pendiente descendente)
–0,50. Relación moderadamente negativa (pendiente cuesta abajo)
–0,30. Relación lineal negativa débil (pendiente cuesta abajo)
0. Sin relación lineal
+0,30. Relación lineal positiva débil (pendiente ascendente)
+0,50. Relación lineal moderadamente positiva (pendiente ascendente)
+0,70. Relación lineal positiva fuerte (pendiente ascendente)
Exactamente +1. Relación lineal positiva positiva (pendiente ascendente)
Otra forma de pensar en el valor numérico de un coeficiente de correlación es como porcentaje. Un movimiento 20% más alto para la variable X equivaldría a un movimiento 20% más bajo para la variable Y.
Coeficientes de correlación verdaderos
Un coeficiente de correlación de cero, o cercano a cero, no muestra ninguna relación significativa entre las variables. De hecho, estos números rara vez se ven, ya que las relaciones rara vez son perfectamente lineales.
Un ejemplo de una fuerte correlación negativa sería -.97, por lo que las variables se moverían en diferentes direcciones en un movimiento casi idéntico. A medida que los números se mueven hacia 1 o -1, los valores indican la fuerza de la relación; por ejemplo, 0,92 o -0,97, respectivamente, mostrarían una fuerte correlación positiva y negativa.
Ejemplos de coeficientes de correlación positivos y negativos
Por ejemplo, a medida que aumenta la temperatura exterior, la cantidad de nieve disminuye; esto indica una correlación negativa y, por extensión, tendría un coeficiente de correlación negativo.
Un coeficiente de correlación positivo sería la relación entre la temperatura y las ventas de helados; a medida que aumenta la temperatura, también aumentan las ventas de helados. Esta relación tendría un coeficiente de correlación positivo. Las ventas de temperatura y comida rápida (asumiendo una correlación cero para propósitos de producción) pueden tener una relación o muy cerca de un coeficiente de correlación cero porque la temperatura generalmente no tiene ningún efecto sobre si las personas comen comida rápida.
Base
Una correlación negativa puede indicar una relación fuerte o una relación débil. Mucha gente piensa que una correlación de –1 no indica ninguna relación. Pero la verdad es lo contrario. Una correlación de -1 indica una relación que es casi perfecta a lo largo de una línea recta, que es la relación más fuerte posible. El signo menos solo indica que la línea se desliza hacia abajo y que es una relación negativa.
