Se utiliza un coeficiente de correlación en estadística para describir un patrón o relación entre dos variables. Una correlación negativa describe la medida en que dos variables se mueven en direcciones opuestas. Por ejemplo, para dos variables, X e Y, un aumento en X se asocia con una disminución en Y. Un coeficiente de correlación negativo también se conoce como correlación inversa. Las relaciones de correlación se grafican en diagramas de dispersión.
Correlación negativa versus positiva
Una correlación negativa demuestra una conexión entre dos variables de la misma manera que un coeficiente de correlación positivo, y las fuerzas relativas son las mismas. En otras palabras, un coeficiente de correlación de 0, 85 muestra la misma fuerza que un coeficiente de correlación de -0, 85.
Los coeficientes de correlación son siempre valores entre -1 y 1, donde -1 muestra una correlación negativa lineal perfecta y 1 muestra una correlación positiva lineal perfecta. La siguiente lista muestra lo que indican los diferentes valores del coeficiente de correlación:
Exactamente - 1. Una relación lineal negativa perfecta (pendiente descendente)
- 0, 70. Una fuerte relación lineal negativa (pendiente descendente)
- 0.50. Una relación negativa moderada (pendiente descendente)
- 0.30. Una relación lineal negativa negativa (pendiente descendente)
0. Sin relación lineal
+0, 30. Una relación lineal positiva débil (pendiente ascendente)
+0.50. Una relación lineal positiva moderada (pendiente ascendente)
+0, 70. Una fuerte relación lineal positiva (pendiente ascendente)
Exactamente +1. Una relación lineal positiva (pendiente ascendente) perfecta
Otra forma de pensar sobre el valor numérico de un coeficiente de correlación es como un porcentaje. Un movimiento del 20% más alto para la variable X equivaldría a un movimiento del 20% más bajo para la variable Y.
Coeficientes de correlación extrema
Un coeficiente de correlación de cero, o cercano a cero, no muestra una relación significativa entre las variables. En realidad, estos números rara vez se ven, ya que las relaciones perfectamente lineales son raras.
Un ejemplo de una fuerte correlación negativa sería -.97 por el cual las variables se moverían en direcciones opuestas en un movimiento casi idéntico. A medida que los números se acercan a 1 o -1, los valores demuestran la fuerza de una relación; por ejemplo, 0.92 o -0.97 mostrarían, respectivamente, una fuerte correlación positiva y negativa.
Ejemplos de coeficientes de correlación positiva y negativa
Por ejemplo, a medida que la temperatura aumenta afuera, la cantidad de nevadas disminuye; esto muestra 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 lo hacen las ventas de helados. Esta relación tendría un coeficiente de correlación positivo. Una relación con un coeficiente de correlación de cero, o muy cercano a cero, podría ser la temperatura y las ventas de comida rápida (suponiendo que haya una correlación cero con fines ilustrativos) porque la temperatura generalmente no tiene relación con si las personas consumen comida rápida.
Línea de fondo
Una correlación negativa puede indicar una relación fuerte o una relación débil. Mucha gente piensa que una correlación de -1 indica que no hay relación. Pero lo contrario es cierto. Una correlación de -1 indica una relación casi perfecta a lo largo de una línea recta, que es la relación más fuerte posible. El signo menos simplemente indica que la línea se inclina hacia abajo, y es una relación negativa.
