el coeficiente de correlación, o r, siempre se encuentra entre -1 y 1 y evalúa la relación lineal entre dos conjuntos de puntos de datos como x e y. puede calcular el coeficiente de correlación dividiendo la suma corregida de la muestra, o s, de cuadrados para (x veces y) por la raíz cuadrada de la suma corregida de la muestra de x2 veces y2. en forma de ecuación, esto significa: sxy / [√ (sxx * syy)].
calculando la suma corregida de la muestra
usted obtiene s al cuadrar la suma de sus puntos de datos, dividiendo por el número de puntos de datos totales, y luego restando este valor de la suma de los puntos de datos al cuadrado. por ejemplo, dado un conjunto de x puntos de datos: 3, 5, 7 y 9, calcularía el valor sxx al cuadrar primero cada punto y luego sumar esos cuadrados juntos, lo que resulta en 164. luego restar de este valor el cuadrado la suma de estos puntos de datos dividida por el número de puntos de datos, o (24 * 24) / 4, que es igual a 144. esto resulta en sxx = 20. dado un conjunto de puntos de datos y: 2, 4, 6 y 10, procedería de la misma manera para calcular syy = 156 - [(22 * 22) / 4], que es igual a 35, y sxy = 158 - [(24 * 22) / 4], que es igual a 26.
cálculo del coeficiente de correlación final
luego puede insertar los valores establecidos para sxx, syy y sxy en la ecuación sxy / [√ (sxx * syy)]. usando los valores anteriores, esto resulta en 26 / [√ (20 * 35)], que es igual a 0.983. Dado que este valor es muy cercano a 1, sugiere una fuerte relación lineal entre estos dos conjuntos de datos.