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Diferencia entre Correlaci贸n Positiva y Correlaci贸n Negativa

Para comenzar, vale la pena acotar que, la matem谩tica es la ciencia deductiva que se dedica al estudio de las propiedades de los entes abstractos y de sus relaciones. Esto quiere decir que, las matem谩ticas trabajan con n煤meros, s铆mbolos, figuras geom茅tricas, entre otros. La matem谩tica se subdivide en diversas ramas como el 谩lgebra, la estad铆stica, la l贸gica, la aritm茅tica, la geometr铆a y la probabilidad, entre otras.

Entre ellas, la estad铆stica es la rama que se encarga de trabajar con datos num茅ricos o de transformarlos en n煤meros, teniendo aplicaciones en situaciones de la vida real, debido a que, sustrae las cifras de diferentes acontecimientos sociales como la natalidad, la mortalidad, el desempleo, entre otros. As铆, la funci贸n principal de la estad铆stica es precisamente la recolecci贸n de datos de diferentes tipos para hacer informes estad铆sticos que permitan conocer ideas de cualquier tema que pueda ser cuantificable.

Por otra parte, la estad铆stica no s贸lo es utilizada en aspectos sociales sino en la investigaci贸n cient铆fica. Entonces, dentro de la estad铆stica existe una t茅cnica llamada correlaci贸n, que consiste en determinar si una variable se relaciona con otra. Por lo que, se dice que existen dos tipos de correlaci贸n estad铆stica, la positiva y la negativa.

En este orden de ideas, en este art铆culo definiremos ambos tipos de correlaciones y analizaremos sus particularidades partiendo de sus definiciones para resumir sus diferencias.

Correlaci贸n Positiva

Se habla de una correlaci贸n positiva cuando una relaci贸n entre una variable y otra es lineal y directa, de manera que un cambio en una variable predice el cambio en la otra variable. En ese caso, se dice que la correlaci贸n es positiva perfecta, es decir, ambas variables var铆an al mismo tiempo. Este tipo de correlaci贸n es directamente proporcional. Hay correlaci贸n positiva cuando las dos variables se correlacionan en sentido directo. Por lo que, a valores altos de una le corresponden valores altos de la otra e igualmente con los valores bajos.

Correlaci贸n Negativa

Se habla de una correlaci贸n negativa cuando la relaci贸n entre una variable y otra es opuesta o inversa, es decir, cuando una variable cambia, la otra se modifica hacia lo contrario. Entonces, cuando una posee variable valores altos, la otra posee valores bajos y mientras este valor est茅 m谩s cerca de -1, m谩s evidente ser谩 esta covariaci贸n.

Se dice que hay correlaci贸n negativa perfecta cuando r = -1. Este tipo de correlaci贸n es inversamente proporcional. Entonces, hay correlaci贸n negativa cuando las dos variables se correlacionan en sentido inverso.

Como se puede observar en las definiciones presentadas, existen diferencias importantes entre correlaci贸n positiva y correlaci贸n negativa. A continuaci贸n, se muestran algunas diferencias entre los tipos de correlaci贸n existentes:

Correlaci贸n Positiva Correlaci贸n Negativa
En la correlaci贸n positiva la relaci贸n entre variables es lineal y recta. En la correlaci贸n negativa la relaci贸n entre variables es opuesta.
En la correlaci贸n positiva el cambio de una variable predice el cambio de la otra. En la correlaci贸n negativa cuando una variable cambia, la otra lo hace de forma contraria.
La correlaci贸n positiva es directamente proporcional. La correlaci贸n negativa es inversamente proporcional.

 

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