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Cosas para recordar al confiar en el análisis de correlación

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Hay muchos casos en que las empresas hacen uso del análisis de correlación . Esta herramienta es útil para determinar la relación entre dos variables. Una empresa puede querer saber la relación entre el número total de vendedores y la cantidad total de ventas o el precio del oro a la tasa actual en dólares. Este método puede ser muy beneficioso para nosotros, ya que tenemos una buena comprensión de lo que realmente proporciona.

El análisis de correlación es un conjunto de examen estadístico para averiguar matemáticamente si existe una relación significativa entre dos o más grupos de datos que provienen de la misma lista de elementos o valores (por ejemplo, puntajes del SAT y logros universitarios). El resultado del análisis puede darle una respuesta sobre si las dos variables están correlacionadas o si tienen una relación significativa.

El examen de correlación se compone de calcular un coeficiente de correlación a partir de los dos grupos de datos. El valor del coeficiente de correlación siempre oscilará entre +1 y -1. La correlación positiva perfecta o +1 le muestra que si la variable independiente (por ejemplo, los puntajes del SAT) aumenta, la variable dependiente (ejemplo de logros universitarios) también aumentará. El coeficiente de correlación negativo perfecto o -1 le muestra que si la variable independiente aumenta, la variable dependiente disminuye. Ninguna relación entre dos variables se determina con una correlación cero.

Mucha gente comete el error de relacionar correlación con causa y efecto. Solo puede determinar cómo o en qué medida las dos variables especificadas están relacionadas o asociadas entre sí. El coeficiente de correlación solo mide el grado de relación lineal entre las dos variables. Al final, su conclusión sobre la causa en efecto debe basarse en su propio análisis, no en el método. Siempre recuerda que la correlación no es causalidad.

Por ejemplo, la educación y los ingresos están correlacionados positivamente, pero no sabrá con seguridad si una variable causó la otra. Existe la posibilidad de que los ingresos más altos ofrezcan a las personas la posibilidad de recibir educación de manera constante. También existe la posibilidad de que adquirir mucha educación puede hacer que una persona gane mucho. Nuevamente, este método solo puede mostrarnos la relación entre las variables y no la causa. No debemos adquirir nuestra conclusión sobre la causa y el efecto en este método.

Una buena comprensión sobre el análisis de correlación puede ser muy beneficiosa. Puede ayudarlo a comprender si las expectativas están dentro o fuera de la base. Tener conocimiento sobre las variables que tienen una relación significativa puede mejorar la precisión en el pronóstico, lo que reduce el riesgo y aumenta el éxito.

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