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Correlación

Correlación � Correspondencia o relación que mantienen dos o más cosas entre sí Análisis de correlación Es el estudio de la relación entre 2 variables Grupo de técnicas para medir la asociación entre 2 variables �

Correlación �Para explicarlo de otra forma: Suponga que el gerente de ventas de XEROX, que tiene una fuerza de ventas muy grande en E. U & Canadá, desea determinar si hay una relación entre el número de llamadas de ventas en un mes y el número de copiadoras vendidas ese mes, el gerente selecciona una muestra aleatoria de 10 representantes de ventas y determina el número de llamadas de ventas que cada uno hizo el mes pasado y el número de copiadoras vendidas

Correlación

Correlación �La implicación es que el número de copiadoras vendidas se relaciona con el número de llamadas de ventas. Conforme aumenta el número de llamadas de venta, parece que el número de copiadoras vendidas también aumenta, de este modo, el número de llamadas de ventas se considera Variable independiente, y el de copiadoras vendidas, Variables dependiente.

Correlación �Variable dependiente Variable que se predice o estima, se muestra en el eje Y. �Variable independiente Variable que proporciona la base para la estimación. Es la variable de pronóstico, se muestra en eje X.

Correlación 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

Correlación �El diagrama de dispersión muestra en forma gráfica que los representantes con más llamadas tienden a vender más copiadoras. �Observe que, aunque parece haber una relación positiva entre las 2 variables, no todos los puntos se encuentran en una recta. En la siguiente sección se mide la fuerza y la dirección de esta relación entre 2 variables, para que podamos determinar el coeficiente de correlación.

Coeficiente de Correlación �Creado por Karl Pearson alrededor de 1900, describe la fuerza de la relación entre dos conjuntos de variables en escala de intervalo o de razón, se designa con la letra r, y con frecuencia se le conoce como la r de Pearson y coeficiente de correlación. Puede adoptar cualquier valor de -1. 00 a +1. 00, iclusive un coeficiente de correlación de -1. 00 o bien de +1. 00 indica una correlación perfecta.

Coeficiente de Correlación �Por ejemplo, un coeficiente de correlación para el caso anterior calculado +1. 00 indicaría que el número de llamadas de ventas y el número de copiadoras vendidas están perfectamente relacionadas en un sentido lineal positivo. Un valor calculado de -1. 00 revela que las llamadas de ventas y el número de copiadoras vendidas están perfectamente relacionados en un sentido lineal inverso

Coeficiente de Correlación Negativa perfecta Recta con pendiente negativa Correlación Positiva perfecta r=+1. 00 r=-1. 00 Recta con pendiente positiva

Coeficiente de correlación �Coeficiente de correlación: medida de la fuerza de la relación lineal entre 2 variables �Características del coeficiente de correlación 1. 2. 3. 4. 5. 6. Se identifica por la letra minúscula r. Muestra la dirección y fuerza de la relación lineal (recta) entre dos variables. Varía de -1 hasta +1, inclusive. Un valor cercano a 0 indica que hay poca asociación entre las variables. Un valor cercano a 1 indica una asociación directa o positiva entre las variables Un valor cercano a -1 indica una asociación inversa o negativa entre las variables

Coeficiente de determinación �Proporción de la variación total en la variable dependiente y que se explica, o contabiliza, por la variación en la variable dependiente x. �Este se calcula elevando al cuadrado el coeficiente de correlación, entonces en este ejemplo el coeficiente de correlación, r^2, es 0. 576, determinado por(0. 759)^2. Es posible decir que 57. 6% de la variación en el número de copiadoras vendidas se explica, o se contabiliza, por la variación en el número de llamadas de ventas.