La prueba de correlación es una técnica estadística utilizada para evaluar la fuerza y dirección de la relación entre dos variables cuantitativas. La correlación cuantifica la relación lineal entre las variables y puede tomar valores entre -1 y 1. Un valor de correlación cercano a 1 indica una correlación positiva fuerte, mientras que un valor cercano a -1 indica una correlación negativa fuerte. Un valor de correlación cercano a 0 indica una correlación débil o inexistente entre las variables.
Ejemplo: Supongamos que queremos determinar si existe una relación significativa entre la edad de una persona y su ingreso mensual. Tenemos los siguientes datos observados:
Calcular la correlación entre edad e ingreso
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print(correlacion)
Pearson's product-moment correlation
data: edad and ingreso
t = 9.75, df = 5, p-value = 0.000193
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
0.8332304 0.9963963
sample estimates:
cor
0.9746955 Si el valor de correlación es significativamente diferente de cero, se concluye que hay una relación significativa entre la edad y el ingreso mensual. Si el valor de correlación es positivo, indica una correlación positiva entre las variables, es decir, a medida que la edad aumenta, también lo hace el ingreso mensual. Si el valor de correlación es negativo, indica una correlación negativa entre las variables, es decir, a medida que la edad aumenta, el ingreso mensual disminuye.
Que tal si lo vemos visualmente
