¿Qué es el análisis de correlación y cómo se realiza?

Si te has preguntado alguna vez cómo se determina la relación entre dos variables, esta es la herramienta que estabas buscando: el análisis de correlación. En este artículo te explicaremos qué es el análisis de correlación y cómo se realiza paso a paso. Descubre cómo evaluar la asociación entre dos variables y qué significado tiene ese coeficiente de correlación. ¡Comencemos!


El análisis de correlación es una herramienta vital en manos de cualquier equipo Six Sigma. A medida que el equipo Six Sigma ingresa a la fase de análisis, tiene acceso a datos de varias variables. Ahora necesitan sintetizar estos datos y asegurarse de poder encontrar una relación concluyente.

¿Qué es el análisis de correlación?

Se puede comprender mejor el análisis de correlación con la ayuda de un ejemplo. Supongamos que la dirección de una fábrica ha obtenido datos que dicen que a medida que aumenta el tiempo de turno de los trabajadores, su productividad disminuye.

Sin embargo, a partir de ahora hay datos sin procesar y esto es sólo una observación que algún miembro del equipo Six Sigma puede haber hecho después de echar un primer vistazo a los datos. Pero la metodología Six Sigma no se basa en opiniones de las personas involucradas sino en hechos objetivos. El análisis de correlación ayudará a confirmar estadísticamente el hecho de que este es efectivamente el caso.

¿Cómo se realiza el análisis de correlación?

Para realizar el análisis de correlación es necesario contar con datos suficientes para las variables en cuestión. Una vez que hubo datos suficientes, estos se conectaron a una fórmula desarrollada por Karl Pearson. Esta fórmula recibió el famoso nombre de coeficiente de correlación de Karl Pearson. Esto implicó cálculos complejos y exigió la presencia de un estadístico en el equipo Six Sigma.

Sin embargo, afortunadamente hoy en día la mayoría de los cálculos se realizan mediante una herramienta de software. Los humanos involucrados simplemente deben saber cómo agregar datos a la herramienta y cómo interpretar los resultados.

¿Cómo interpretar los datos del análisis de correlación?

El análisis de correlación normalmente nos da un resultado numérico que se encuentra entre +1 y -1. El signo +ve o –ve indica la dirección de la correlación. El signo positivo indica correlación directa mientras que el signo negativo indica correlación inversa.

Cero significa que no hay correlación. Y cuanto más se acerca el número a 1, más fuerte es la correlación. Por lo general, para que la correlación se considere significativa, la correlación debe ser de 0,5 o superior en cualquier dirección.

Comprender que la correlación no implica causalidad

El análisis de correlación simplemente confirma el hecho de que algunos datos dados se mueven en conjunto. Una implicación peligrosa que hacen los gerentes es la de causalidad. Con base en el análisis de correlación es imposible decir qué variable es la causa y cuál es el efecto. También es probable que ambas variables se muevan en conjunto porque se ven afectadas por alguna tercera variable común. Sin embargo, estos son sólo casos y el hecho es que hay otros análisis disponibles para descubrir la relación causal. Sin embargo, en la mayoría de los casos el hecho de que las variables tengan una correlación es suficiente para tomar medidas pertinentes.



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¿Qué es el análisis de correlación y cómo se realiza?

¿Qué es el análisis de correlación?

El análisis de correlación es una técnica estadística utilizada para determinar si existe una relación entre dos variables y qué tipo de relación es. Ayuda a medir la fuerza y dirección de la asociación entre las variables cuantitativas.

¿Cómo se realiza el análisis de correlación?

El análisis de correlación se puede realizar utilizando diferentes métodos, siendo los más comunes el coeficiente de correlación de Pearson y el coeficiente de correlación de Spearman. Ambos coeficientes se encuentran en el rango de -1 a 1, donde 1 indica una correlación positiva perfecta, -1 indica una correlación negativa perfecta y 0 indica que no hay correlación entre las variables.

1. Coeficiente de correlación de Pearson

El coeficiente de correlación de Pearson es utilizado cuando se tiene una relación lineal entre las variables. Se calcula dividiendo la covarianza de las variables entre el producto de sus desviaciones estándar. Un valor cercano a 1 indica una correlación positiva fuerte, mientras que un valor cercano a -1 indica una correlación negativa fuerte. Un valor cercano a 0 indica una correlación débil o nula.

2. Coeficiente de correlación de Spearman

El coeficiente de correlación de Spearman es utilizado cuando no se tiene una relación lineal entre las variables o cuando los datos son ordinales. En lugar de utilizar los valores exactos de las variables, utiliza los rangos de las variables. Al igual que el coeficiente de Pearson, se encuentra en el rango de -1 a 1, donde los valores cercanos a 1 o -1 indican una correlación fuerte.

¿Para qué se utiliza el análisis de correlación?

El análisis de correlación es ampliamente utilizado en diferentes campos como la psicología, la economía, la biología, la medicina y la ciencia de datos. Algunas de las aplicaciones del análisis de correlación son:

  1. Identificar si existe una relación entre dos o más variables.
  2. Evaluar la fuerza y dirección de la relación.
  3. Predecir el valor de una variable a partir de otra.
  4. Detectar variables irrelevantes o redundantes en un estudio.
  5. Seleccionar variables para análisis de regresión.

Recuerda que el análisis de correlación no implica causalidad. Solo determina si existe una relación entre las variables, pero no establece la causa y efecto.

Si deseas obtener más información sobre el análisis de correlación y su aplicación en diferentes campos, te recomendamos los siguientes recursos:

¡Realizar un análisis de correlación te ayudará a descubrir patrones y relaciones ocultas en tus datos!


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