Correlación y relación causal

Una correlación es una medida o grado de relación entre dos variables. Un conjunto de datos puede ser positivamente correlacionado, negativamente correlacionado o no correlacionado del todo. Así como un conjunto de valores incrementa el otro conjunto tiende a aumentar, entonces esto es llamado una correlación positiva.

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Así como un conjunto de valores incrementa el otro conjunto tiende a disminuir, entonces esto es llamado una correlación negativa.

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Si el cambio en los valores de un conjunto no tiene efecto en los valores del otro, entonces esto es llamado como "no correlación" o “correlación cero".

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Una relación causal entre dos eventos existe si la ocurrencia del primero causa el otro. El primer evento es llamado la causa y el segundo evento es llamado efecto. Una correlación entre dos variables no implica causalidad. Por otro lado, si hay una relación causal entre dos variables, estas deben estar correlacionadas.

Ejemplo:

Un estudio muestra que hay una correlación negativa entre la ansiedad de un estudiante antes de una prueba y el puntaje del estudiante en una prueba. Pero no podemos decir que la ansiedad causa un puntaje más bajo en la prueba; podría haber otras razones-el estudiante quizá no estudió bien, entonces aquí la correlación no implica causalidad.

Hay una correlación positiva entre el número de horas que Usted pasa estudiando y la calificación que obtiene. Aquí, si hay causalidad; si Usted pasa más tiempo estudiando, resultará en una calificación más alta.

Una de las medidas más comúnmente usadas de correlación es la correlación del momento del producto Pearson o el coeficiente de correlación Pearson. Se mide usando la fórmula,

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El valor del coeficiente de correlación Pearson varía desde -1 a +1 donde -1 indica una correlación negativa fuerte y +1 indica una correlación positiva fuerte.