Correlación negativa Definición / explicación

Una correlación negativa es una relación entre dos variables en la que una de ellas aumenta cuando la otra disminuye, y viceversa. En otras palabras, son directamente opuestas entre sí. Una correlación negativa perfecta se representa con un coeficiente de correlación de -1.

¿Qué se entiende por relación inversa o negativa?

En matemáticas, una relación es inversa o negativa si, cuando una variable aumenta, la otra disminuye. En otras palabras, las dos variables están relacionadas inversamente si se mueven en direcciones opuestas.
Hay varias formas de expresar esto matemáticamente. Una forma es decir que las variables tienen una correlación negativa. Esto significa que cuando una variable aumenta, la otra disminuye, y viceversa.
Otra forma de expresarlo es decir que las variables son inversamente proporcionales. Esto significa que las dos variables tienen una relación constante entre ellas: a medida que una variable aumenta, la otra disminuye en la misma medida. Por ejemplo, si las variables son inversamente proporcionales, al duplicar una de ellas se reduce la otra a la mitad.

¿Es una correlación negativa fuerte o débil?

Una correlación es una medida estadística que describe la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables. Una correlación puede ser positiva, negativa o nula. Una correlación positiva significa que a medida que una variable aumenta, la otra aumenta. Una correlación negativa significa que cuando una variable aumenta, la otra disminuye. Una correlación de cero significa que no hay relación lineal entre las dos variables.
La fuerza de una correlación se describe normalmente en términos de su magnitud. La magnitud es el valor absoluto del coeficiente de correlación. El coeficiente de correlación es un número entre -1 y 1 que describe la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables. Cuanto más se acerque el coeficiente de correlación a 1 o -1, más fuerte será la relación lineal entre las variables. Cuanto más se acerque el coeficiente de correlación a 0, más débil será la relación lineal entre las variables.
Así pues, una correlación negativa es una correlación con una magnitud cercana a -1. Esto significa que existe una fuerte relación lineal entre las variables, de manera que cuando una variable aumenta, la otra disminuye.

¿Cómo se interpreta una correlación negativa?

Una correlación negativa se produce cuando dos variables están relacionadas de forma inversa, lo que significa que a medida que una aumenta, la otra disminuye. Una correlación negativa se representa por una pendiente negativa en un gráfico, y se escribe típicamente como un número negativo.
Las correlaciones negativas pueden interpretarse de varias maneras. En primer lugar, puede verse como una evidencia de una relación de causa y efecto, donde la causa es la variable independiente y el efecto es la variable dependiente. Por ejemplo, si hay una correlación negativa entre las horas de sueño y las calificaciones, esto podría interpretarse como evidencia de que la privación del sueño causa malas calificaciones.
En segundo lugar, las correlaciones negativas también pueden interpretarse como evidencia de una relación de competencia, en la que las dos variables están inversamente relacionadas porque compiten por los mismos recursos. Por ejemplo, si hay una correlación negativa entre las horas de sueño y las horas de estudio, esto podría interpretarse como evidencia de que cuanto más tiempo se dedica a estudiar, menos tiempo se tiene para dormir.

En tercer lugar, las correlaciones negativas también pueden interpretarse como evidencia de una relación inversa entre dos variables, donde una variable es la inversa de la otra. Por ejemplo, si hay una correlación negativa entre la altura y el peso, esto podría interpretarse como evidencia de que las personas más altas son típicamente más ligeras que las más bajas.
Por último, las correlaciones negativas también pueden interpretarse como evidencia de una relación entre dos variables que están relacionadas de forma independiente con una tercera variable. Por ejemplo, si hay una correlación negativa entre las horas de sueño y las calificaciones, y una correlación positiva entre las horas de sueño y la inteligencia, esto podría interpretarse como una prueba de que la privación del sueño provoca malas calificaciones, pero que la privación del sueño también provoca un aumento de la inteligencia.

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