La correlación es un concepto que proviene del contexto estadístico. En términos estadísticos, la correlación se puede definir como la asociación lineal entre dos entidades. Simplemente, puede entenderse como el cambio en una entidad conduce a la cantidad de cambios en otra entidad. Muchas veces se suele confundir correlación con otro término popular en estadística, Causa. Para diferenciar y aclarar hay que entender que la correlación no provoca un cambio en los valores de la segunda entidad. cuando los valores de la primera entidad cambian y viceversa.
Entendamos esta diferencia con la ayuda de un ejemplo. Muchas veces se ha observado que durante la temporada de verano el índice de criminalidad suele aumentar en una ciudad y también durante la temporada de verano aumenta la venta de helados. Fácilmente podemos entender que debido al aumento de temperatura las personas tienden a preferir alimentos más frescos para relajarse del calor, esto provoca un aumento en las ventas de helados. Entonces es una causa común de causalidad, mientras que si comparamos el aumento en las ventas de helados con el aumento en la tasa de criminalidad durante el verano, ambos están relacionados, pero uno no es la causa del otro.
Ahora bien, puede haber una correlación positiva o una correlación negativa entre dos entidades. El grado de correlación a menudo se da utilizando un coeficiente de correlación llamado coeficiente de correlación de Pearson, que lleva el nombre de Karl Pearson, quien dio el concepto de correlación. La fórmula estadística para el coeficiente de Pearson viene dada por:
Donde x e y son dos entidades separadas, Cov(x,y) es la covarianza entre dos entidades x e y, σX y σSí es la desviación estándar de xey respectivamente. Para saber más sobre la ecuación matemática y cómo se usa, puede consultar https://www.geeksforgeeks.org
¿Qué es la correlación en Excel?
La correlación es la medida de la fuerza y dirección de la relación entre dos variables. El coeficiente de correlación varía de -1 a 1. Una correlación positiva indica que la variable se mueve en la misma dirección, mientras que una correlación negativa indica que se mueve en direcciones opuestas. Un coeficiente de correlación de 0 indica que no hay una relación lineal entre las variables.
¿Qué es el análisis de datos de correlación en Excel?
Es esencial asegurarse de que sus datos estén bien organizados en una hoja de cálculo antes de utilizar la correlación. Cada variable debe tener su propia columna y cada fila debe representar una observación o un punto de datos. Puede consultar los puntos siguientes para preparar sus datos:
- Abra Excel: Después de iniciar Microsoft, puede crear una nueva hoja de cálculo o abrir una hoja existente que contenga los datos que desea analizar.
- Organiza tus datos: Ingrese los datos en las celdas apropiadas, asegurándose de que cada variable tenga su propia columna y que cada fila represente una observación.
- Formato de datos: Los datos deben estar en formato numérico para un análisis de correlación preciso. Si sus datos están en formato no numérico, conviértalos a formato numérico.
Fórmula de correlación de Excel
También puede introducir usted mismo la fórmula de correlación. A continuación se muestra la fórmula de correlación:
donde X e Y son medidas, ∑ es la suma y X e Y con barras arriba indican el valor promedio de las medidas.
Cómo calcular la correlación en Excel
El valor del coeficiente de correlación varía de -1 a +1. Cuanto más cerca esté el valor de -1 o +1, más fuerte será la relación entre las dos entidades. Si el coeficiente de correlación resulta ser 0, decimos que no existe una relación lineal entre las dos entidades. Entendamos esto con la ayuda de un ejemplo donde calcularemos el coeficiente de correlación de Pearson usando Excel. Supongamos que tenemos registros de la altura y el peso de 10 estudiantes en una clase dados como:
|
155 |
66 |
|
178 |
82 |
|
148 |
62 |
|
162 |
70 |
|
165 |
71 |
|
172 |
74 |
|
158 |
64 |
|
152 |
sesenta y cinco |
|
176 |
80 |
|
185 |
93 |
Podemos calcular la correlación en Excel usando dos métodos:
Método 1: uso de la función CORREL()
Excel tiene una función CORREL() incorporada que se puede utilizar para calcular el coeficiente de correlación de Pearson. La sintaxis básica de CORREL() se proporciona como:
=CORRECCIÓN(matriz1, matriz2)
Donde matriz1 y matriz2 son las matrices de registros de la primera entidad y la segunda entidad respectivamente.
Paso 1: Podemos calcular el coeficiente de correlación entre ambos atributos usando la fórmula aplicada en la celda A13, es decir
=CORRECCIÓN(A2:A11, B2:B11)
Pasamos la primera matriz, Altura (en cm) de A2:A11 como primer parámetro, y la segunda matriz, Peso (en kg) de B2:B11 como segundo parámetro dentro de la fórmula CORREL().
Uso de la función CORREL() para calcular el coeficiente de correlación de Pearson
El valor obtenido luego de calcular el coeficiente de correlación resulta ser 0.959232649 el cual es muy cercano a +1, por lo que podemos concluir que la altura y el peso del estudiante están altamente correlacionados positivamente entre sí. Probablemente podamos decir que si un estudiante es más alto, entonces hay una mayor probabilidad de que el estudiante también tenga un peso mayor.
También se proporciona a continuación un video que muestra todo el uso de la función CORREL() para calcular el valor de correlación.
Método 2: uso de la herramienta de análisis de datos
Paso 1: En la barra de menú, seleccione la pestaña Datos.
Paso 2: En la pestaña de datos, seleccione la opción Análisis de datos.
Paso 3: Aparecerá un cuadro de diálogo de herramientas de análisis de datos, en el cuadro de diálogo seleccione la opción Correlación.
Cuadro de diálogo Análisis de datos
Etapa 4: Aparecerá un cuadro de diálogo adicional para la correlación; en el cuadro de diálogo primero debemos proporcionar el rango de entrada y luego seleccionar la tabla completa. Como nuestros datos están agrupados por columnas, seleccionaremos el archivo columnas opción. Además, nuestros datos tienen etiquetas en la primera fila, por lo que haremos clic en la casilla que dice Etiquetas en primera fila. Podemos obtener el resultado según nuestros requisitos en la hoja actual o en una nueva hoja de trabajo o en un nuevo libro de trabajo. Podemos seleccionar la opción de nueva hoja de trabajo y hacer clic en el botón Aceptar.
Completando todos los valores dentro del cuadro de diálogo de correlación
Paso 5: El resultado se generará automáticamente en la nueva hoja de trabajo.
La tabla de correlación generada usando la herramienta de Análisis de Datos.
También se proporciona a continuación un video que muestra todos los pasos anteriores para calcular el valor de correlación.
En la nueva hoja de trabajo, podemos ver que se generará una tabla de correlación donde podemos ver que nuestro valor de correlación entre altura y peso resulta ser 0.959232649que también obtuvimos usando el primer método.
Las correlaciones de Excel son un buen punto de partida para crear un plan de marketing, ventas y gastos, pero no proporcionan una imagen completa. Para evaluar rápidamente la correlación entre dos variables y utilizar esta información como punto de partida para un análisis más profundo, vale la pena utilizar las opciones de análisis de datos integradas en Excel.
¿Qué es la matriz de correlación de Excel?
En Excel, una matriz de correlación es una herramienta poderosa que se utiliza para analizar las relaciones entre múltiples variables en un conjunto de datos. Proporciona una visión completa de los coeficientes de correlación entre todos los pares posibles de variables, lo que nos permite comprender cómo se relacionan las variables. Si desea crear una matriz de correlación, asegúrese de que sus datos estén organizados con cada variable en una columna separada y cada observación en una fila.
A continuación, seleccione todo el rango de datos, incluidas las etiquetas de las columnas. Luego vaya a la “pestaña Fórmula” y haga clic en “Más funciones” >> Vaya a “Estadísticas” >> luego seleccione “CORREL”.
Seleccione el rango de datos nuevamente en el Asistente de funciones y haga clic en “Aceptar”. Ahora Excel calculará los coeficientes de correlación y los mostrará en formato matricial.
Consejos para analizar correlaciones
- Limpieza de datos: Asegurarse que sus datos sean precisos y estén libres de errores antes de realizar el análisis de correlación. Los datos incorrectos o faltantes pueden afectar la salida.
- Medición de prueba: El análisis de correlación es más confiable con tamaños de muestra más grandes. Los tamaños de muestra más pequeños pueden dar lugar a resultados menos precisos.
- Causa vs. correlación: La correlación no implica causa. Incluso con una fuerte correlación, es esencial explorar otros factores y realizar más investigaciones antes de establecer la causalidad.
Preguntas frecuentes sobre cómo utilizar la correlación en Excel
P1: ¿Qué es la correlación en Excel?
Respuesta:
La correlación es la medida de la fuerza y dirección de la relación entre dos variables. El coeficiente de correlación varía de -1 a 1. Una correlación positiva indica que la variable se mueve en la misma dirección, mientras que una correlación negativa indica que se mueven en direcciones opuestas. Un coeficiente de correlación de 0 indica que no hay una relación lineal entre las variables.
P2: ¿Cómo calcular los coeficientes de correlación en Excel?
Respuesta:
Para calcular los coeficientes de correlación en Excel, siga los pasos a continuación:
Paso 1: seleccione una celda en blanco.
Paso 2: Ingrese la fórmula ‘=CORREL(matriz1, matriz2)’ y reemplace “matriz1” y “matriz2” con los rangos de datos que desea analizar.
P3: ¿Cuáles son los posibles valores del coeficiente de correlación en Excel?
Respuesta:
En Excel, el coeficiente de correlación puede oscilar entre -1 y 1. Un coeficiente de correlación de -1 significa que existe una correlación negativa perfecta entre las variables, donde una aumenta mientras la otra disminuye. Un coeficiente de correlación de 1 indica una correlación positiva perfecta, donde ambas variables aumentan juntas.
P4: ¿Cómo mostrar la correlación en Excel usando un diagrama de dispersión?
Respuesta:
Para ver la correlación usando un diagrama de dispersión en Excel, siga los pasos a continuación:
Paso 1: seleccione los datos que desea rastrear.
Paso 2: Vaya a la “pestaña Insertar” y haga clic en el símbolo de dispersión en el grupo “Gráficos”.
Paso 3: elija el tipo de diagrama de dispersión según sus necesidades.
Paso 4: Las correlaciones positivas mostrarán puntos de datos con una pendiente ascendente, mientras que las correlaciones negativas mostrarán puntos de datos con una pendiente descendente.
