Correlación y relación causal
Una correlación es una medida o grado de relación entre dos variables. Un conjunto de datos puede ser positivamente correlacionado, negativamente correlacionado o no correlacionado del todo. Así como un conjunto de valores incrementa el otro conjunto tiende a aumentar, entonces esto es llamado una correlación positiva.
Así como un conjunto de valores incrementa el otro conjunto tiende a disminuir, entonces esto es llamado una correlación negativa.
Si el cambio en los valores de un conjunto no tiene efecto en los valores del otro, entonces esto es llamado como "no correlación" o “correlación cero".
Una relación causal entre dos eventos existe si la ocurrencia del primero causa el otro. El primer evento es llamado la causa y el segundo evento es llamado efecto. Una correlación entre dos variables no implica causalidad. Por otro lado, si hay una relación causal entre dos variables, estas deben estar correlacionadas.
Ejemplo:
Un estudio muestra que hay una correlación negativa entre la ansiedad de un estudiante antes de una prueba y el puntaje del estudiante en una prueba. Pero no podemos decir que la ansiedad causa un puntaje más bajo en la prueba; podría haber otras razones-el estudiante quizá no estudió bien, entonces aquí la correlación no implica causalidad.
Hay una correlación positiva entre el número de horas que Usted pasa estudiando y la calificación que obtiene. Aquí, si hay causalidad; si Usted pasa más tiempo estudiando, resultará en una calificación más alta.
Una de las medidas más comúnmente usadas de correlación es la correlación del momento del producto Pearson o el coeficiente de correlación Pearson. Se mide usando la fórmula,
El valor del coeficiente de correlación Pearson varía desde -1 a +1 donde -1 indica una correlación negativa fuerte y +1 indica una correlación positiva fuerte.
