Una correlación es una medida o grado de relación entre dos variables. Un conjunto de datos puede correlacionarse positivamente, negativamente o no correlacionarse en absoluto. A medida que un conjunto de valores aumenta, el otro conjunto tiende a aumentar, entonces se llama correlación positiva.
A medida que un conjunto de valores aumenta el otro conjunto tiende a disminuir, se denomina correlación negativa.
Si el cambio en los valores de un conjunto no afecta a los valores del otro, se dice que las variables tienen «sin correlación» o «correlación cero».»
Existe una relación causal entre dos eventos si la ocurrencia del primero causa el otro. El primer evento se llama causa y el segundo evento se llama efecto. Una correlación entre dos variables no implica causalidad. Por otro lado, si hay una relación causal entre dos variables, deben estar correlacionadas.
Ejemplo:
Un estudio muestra que hay una correlación negativa entre la ansiedad de un estudiante antes de una prueba y la puntuación del estudiante en la prueba. Pero no podemos decir que la ansiedad causa una puntuación más baja en el examen; podría haber otras razones: el estudiante puede no haber estudiado bien, por ejemplo. Así que la correlación aquí no implica causalidad.
Sin embargo, considere la correlación positiva entre el número de horas que pasa estudiando para un examen y la calificación que obtiene en el examen. Aquí, también hay causalidad; si pasas más tiempo estudiando, se obtiene una calificación más alta.
Una de las medidas de correlación más utilizadas es la Correlación del Momento del Producto de Pearson o el coeficiente de correlación de Pearson. Se mide usando la fórmula,
r x y = n ∑ x y − ∑ x ∑ y n ∑ x 2 − ( ∑ x ) 2 ) ( n ∑ y 2 − ( ∑ y ) 2 )
El valor de coeficiente de correlación de Pearson variar de -1 a + 1, donde -1 indica una correlación negativa fuerte y + 1 indica una fuerte correlación positiva.