El análisis de correlación intenta establecer si existe alguna relación entre dos valores en una muestra o entre dos muestras diferentes. Si se encuentra una conexión, entonces es necesario averiguar si va acompañada de un aumento en un indicador por un aumento o disminución en otro.
Instrucciones
Paso 1
Decida entre qué indicadores necesita para realizar un análisis de correlación. Sin embargo, tenga en cuenta que le ayudará a determinar si es posible predecir ciertos valores de un valor, conociendo la magnitud de otro. Para ello, puede utilizar 2 métodos diferentes: el método paramétrico de cálculo del coeficiente r (Brave-Pearson) y la determinación del coeficiente de correlación rs (rangos de Spearman), que se aplica a datos ordinales y no es paramétrico.
Paso 2
Determine el coeficiente de correlación, un valor que puede oscilar entre uno y -1. Además, en el caso de una correlación positiva, este coeficiente será igual a más uno, y en el caso de una correlación negativa, será menos uno. Puede trazar la correspondencia de los valores que desea analizar. En él obtendrás una cierta línea recta que pasa por los puntos de intersección de los indicadores de cada par de estos valores. A su vez, si estos puntos (valores reflectantes) no se alinean en línea recta y forman una "nube", entonces el coeficiente de correlación en valor absoluto será menor que uno, y al redondearse esta nube, se acercará a cero. Si el coeficiente de correlación es igual a 0, significa que ambas variables son completamente independientes entre sí.
Paso 3
Sacar conclusiones sobre la relación entre las variables. Al mismo tiempo, preste mucha atención al tamaño de la muestra: cuanto mayor sea, más confiable será el valor del coeficiente de análisis de correlación obtenido. Existen tablas especiales que contienen los valores críticos del coeficiente de correlación según Brave-Pearson y Spearman. Estos indicadores se pueden utilizar para determinar un número diferente de grados de libertad (es igual al número de pares menos dos). Solo en el caso de que los coeficientes de correlación sean superiores a estos valores críticos, se considerarán fiables.
