la correlaci贸n entre dos variables describe la probabilidad de que un cambio en una variable provoque un cambio proporcional en la otra variable. una alta correlaci贸n entre dos variables sugiere que comparten una causa com煤n o un cambio en una de las variables es directamente responsable de un cambio en la otra variable. El valor r de Pearson se utiliza para cuantificar la correlaci贸n entre dos variables discretas.
etiqueta la variable que crees que est谩 causando el cambio a la otra variable como x (la variable independiente) y la otra variable y (la variable dependiente).
construya una tabla con cinco columnas y tantas filas como puntos de datos para x e y. etiqueta las columnas de la A a la E de izquierda a derecha.
complete cada fila con los siguientes valores para cada punto de datos (x, y) en la primera columna: el valor de x en la columna a, el valor de x al cuadrado en la columna b, el valor de y en la columna c, el valor de y al cuadrado en la columna d y el valor x veces y en la columna e.
haga una fila final en la parte inferior de la tabla y ponga la suma de todos los valores de cada columna en su celda correspondiente.
calcular el producto de las celdas finales en las columnas a y c.
multiplica la celda final en la columna e por el n煤mero de puntos de datos.
reste el valor obtenido en el paso 5 del valor obtenido en el paso 6 y subraye la respuesta.
multiplica la celda final de la columna b por el n煤mero de puntos de datos. reste de este valor el cuadrado del valor de la celda final de la columna a.
multiplique la celda final de la columna d por el n煤mero de puntos de datos y reste el cuadrado del valor de la celda final de la columna c.
multiplica los valores encontrados en los pasos 8 y 9 y luego toma la ra铆z cuadrada del resultado.
divida el valor obtenido en el paso 7 (debe subrayarse) por el valor obtenido en el paso 10. este es r de pearson, tambi茅n conocido como coeficiente de correlaci贸n. si r est谩 cerca de 1, hay una fuerte correlaci贸n positiva. si r est谩 cerca de -1, hay una fuerte correlaci贸n negativa. si r est谩 cerca de 0, hay una correlaci贸n d茅bil.