El coeficiente de correlación lineal tiene como propósito determinar cuál es el grado de intensidad que existe entre dos datos o variables. Por ello, el coeficiente de correlación lineal sirve para comprobar cuándo la relación entre dos variables es lineal.
El concepto de coeficiente de correlación lineal también es conocido como el coeficiente de Pearson y forma parte de una estadística cuyo objetivo es el de comprobar la intensidad que se da entre las dos variables que pretende definir.
¿Cuál es la fórmula del coeficiente de correlación lineal?
Para calcular la correlación de Pearson contamos con una fórmula que nos ayuda a determinar dos aspectos fundamentales, que son la covarianza y la desviación típica. A continuación comprobaremos cuál es la fórmula del coeficiente de correlación lineal y cómo se debe calcular, teniendo en cuenta que dicha correlación lineal siempre se verá representada mediante la r.
Las propiedades del coeficiente de Pearson
A la hora de definir el coeficiente de Pearson se tendrá en cuenta que el dato no puede variar a lo largo de su escala de medición. De forma particular, el coeficiente de correlación lineal nunca podrá dar como resultado números entre el -1 y el 1. De hecho, podemos hablar de varios tipos o resultados del coeficiente de Pearson, que son los siguientes:
- La covarianza positiva, que se dará siempre y cuando los resultados indiquen una correlación directa. Esta covarianza será considerada como fuerte en la medida que se vaya acercando al 1.
- La covarianza negativa, hablaremos de ella cuando el resultado arroje una correlación inversa. Por su parte, esta covarianza será considerada más fuerte en la medida que se vaya acercando al -1.
- Cuando la covarianza es nula, se da en todos aquellos casos cuyo resultado de cálculo no permite la correlación.
En todos aquellos casos en los que el resultado de r sea igual a 0 será cuando no se produzca la corelación entre las variables. Aún así para este tipo de casos podría darse otro tipo de correlación, como por ejemplo una exponencial.
