Diferencia entre la correlación positiva y la correlación negativa
Correlación positiva versus correlación negativa
La correlación es una medida de la fuerza de la relación entre dos variables. El coeficiente de correlación cuantifica el grado de cambio de una variable basada en el cambio de la otra variable. En estadísticas, la correlación está conectada al concepto de dependencia, que es la relación estadística entre dos variables.
El coeficiente de correlación de Pearson o el coeficiente de correlación de productos de productos de Pearson, o simplemente el coeficiente de correlación se obtiene mediante las siguientes fórmulas.
Para una población:
Para una muestra:
y la siguiente expresión es equivalente a la expresión anterior.
El coeficiente de correlación de Pearson (o solo el coeficiente de correlación) es el coeficiente de correlación más utilizado y válido solo para una relación lineal entre las variables. r es un valor entre -1 y 1 (-1 ≤ r ≤ +1). Si r = 0, no existe ninguna relación y, si r ≥ 0, la relación es directamente proporcional y el valor de una variable aumenta con la otra. Si r ≤ 0, una variable disminuye a medida que la otra aumenta y viceversa.
Debido a la condición de linealidad, el coeficiente de correlación R también se puede utilizar para establecer la presencia de una relación lineal entre las variables.
¿Cuál es la diferencia entre la correlación positiva y la correlación negativa??
• Cuando hay una correlación positiva (r> 0) entre dos variables aleatorias, una variables se mueve proporcionalmente a la otra variable. Si una variable aumenta la otra aumenta. Si una variables disminuye, las otras disminuyen también.
• Cuando hay una correlación negativa (r < 0) between the two random variables, variables moves opposing each other. If one variable increases the other decreases and vice versa.
• Una línea que se aproxima a una correlación positiva tiene un gradiente positivo, y una línea que se aproxima a la correlación negativa tiene un gradiente negativo.
