Para elevar su competitividad, las empresas mexicanas deben estudiar al mercado y sus consumidores, descubrir problemas y áreas de oportunidad.
Una de las pruebas estadísticas que pueden aplicar son los análisis de correlación, los cuales les permitirán tomar decisiones más informadas.
La correlación consiste en una clase de asociación entre dos variables numéricas. Esta evalúa la tendencia creciente o decreciente en los datos.
Se considera que dos variables están asociadas cuando una proporciona información sobre la otra. Si no hay asociación, el incremento o disminución de una variable no afectará al comportamiento de la otra.
¿Qué es el análisis de correlación? Esta técnica estadística sirve para entender si existe una relación entre dos o más variables, ayudando a determinar si una variable se mueve en función de la otra. Si hay algún tipo de correlación, ambas variables se alterarán juntas durante un periodo de tiempo.
- Análisis de correlación positiva: Se presenta cuando el aumento de cualquiera de las dos variables, hace que la otra también crezca. Esto implica que existe una correlación positiva entre ellas.
- Análisis de correlación negativa: Aparece cuando el aumento de cualquiera de las variables causa que la otra disminuya. Esto supone que hay una correlación negativa entre ellas.
Es importante distinguir entre análisis de regresión y correlación. Mientras que la correlación determina qué tan relacionadas están dos variables, la regresión genera un modelo que, apoyándose en esa relación, permite predecir el valor de una variable a partir de la otra.
¿Cómo se mide el análisis de correlación?
Para determinar si existe una correlación es necesario obtener el coeficiente de correlación “r”, que mide la fuerza, dirección y extensión existente entre dos variables. Este oscila entre -1 y 1:
- Si el resultado es cercano a 1, existe una correlación positiva fuerte entre las variables.
- Si el resultado es cercano a -1, existe una correlación negativa fuerte entre las variables.
- Si el coeficiente es cercano a 0, no hay correlación entre las variables analizadas.
Existen distintos métodos para realizar un análisis de correlación; algunos de los más comunes son:
Diagrama de dispersión
Antes de evaluar la correlación por otros medios es recomendable examinar primero su diagrama de dispersión, ya que este proporcionará una primera idea acerca de si existe correlación o no. Esta clase de gráfica presentará dos variables a lo largo de sus ejes: X y Y, de las cuales una será la variable dependiente y la otra la variable independiente.
Coeficiente de correlación de Pearson
Indica el grado en el que dos variables de escala métrica están relacionadas linealmente. Es adecuado para variables métricas que también incluyen variables dicotómicas. En este caso, el coeficiente de correlación puede tomar valores entre -1 y +1.
Coeficiente de Spearman
Similar al anterior, esta versión se emplea para determinar la fuerza y dirección de la relación o asociación existente entre las variables.
Coeficiente de Kendall
Mide la relación ordinal entre dos variables. Este coeficiente varía entre -1 y 1. El resultado 1 indica una relación perfectamente positiva, el -1 muestra una relación perfectamente negativa y el 0 implica que no hay relación.
Método de los mínimos cuadráticos
Se recurre a este cálculo para establecer el grado de correlación existente entre dos variables por medio de la raíz cuadrada del producto de dos coeficientes de regresión, el de X en Y o el de Y en X.
¿Dónde se aplica el análisis de correlación?
Como ya se mencionó, el objetivo de los análisis de correlación es determinar si existe alguna vinculación entre distintas variables. Estos conocimientos se pueden aprovechar en distintos campos del conocimiento, como la economía, la psicología, la ingeniería, la física, la epidemiología o en inteligencia de negocios.
Algunos de sus usos son:
- Análisis exploratorio de datos: al permitir detectar patrones y relaciones entre variables, el análisis de correlación puede llevar a la creación de nuevas hipótesis o descubrimientos.
- Predicción y modelado: se emplea para elegir las variables que presentan una mayor vinculación con la variable objetivo y en la construcción de modelos predictivos.
- Toma de decisiones informada: entender la correlación entre dos variables permite tomar mejores decisiones.
Ejemplos de análisis de correlación
A continuación, se revisan algunos casos de análisis de correlación:
- Es posible analizar la relación que existe entre la edad de los compradores y la cantidad que gastan en las tiendas. Suponiendo que se encuentre una correlación positiva, se podría interpretar que, a mayor edad de los consumidores, es más probable que gasten más dinero y que a menor edad es posible que gasten menos. Si la correlación que se detecta es negativa, entre mayor sea la edad del consumidor, el valor de la compra que realice será menor.
- Se evalúa la relación entre la estatura de los padres y los hijos. En este caso es posible establecer que existe un coeficiente de variación cercano a 1, lo que significa que la talla de los hijos está influida por la talla de los padres en un porcentaje importante y el resto por otros factores.
- Durante la epidemia por COVID-19, los epidemiólogos se apoyaron en los análisis de correlación para comprobar datos como la relación entre los factores de riesgo y las afectaciones causadas por la enfermedad.
- Se puede utilizar para establecer si es necesario diversificar una cartera de inversión. Al medir el coeficiente de correlación entre los distintos activos, es posible determinar si es bastante variada o si se debe diversificar más, para disminuir su volatilidad y riesgo.
Al estudiar una Maestría en Inteligencia de Negocios o la Maestría en Big Data, como las que oferta UNIR México, será posible entender mejor cómo funcionan los análisis de correlación y cómo estos afectan a la toma de decisiones dentro de una organización.
