¡Coeficiente de correlación lineal de Pearson! / Pearson's linear correlation coefficient!

[paumesen]

Como estudiante de estadística es muy frecuente querer conocer si dos variables están relacionadas entre sí. Por lo general nos referimos a esta relación como "correlación", no obstante es una buena práctica utilizar la palabra "asociación" en vez de "correlación". Existen diversas medidas de asociación, tanto para variables cualitativas como para variables continuas. Hoy les voy a escribir un poco sobre la medida de asociación de Pearson.

El coeficiente de correlación lineal de Pearson se representa con una r (cuando utilizamos una muestra) o con el símbolo de rho (P) (cuando trabajamos con la población total). Este coeficiente varía entre -1 y 1 y se pueden deducir varias cosas de él. Por ejemplo:

• Si r es cercano a -1, la correlación es fuerte y negativa
• Si r es cercano a 1, la correlación es fuerte y positiva
• Si r es cercano a 0, la correlación es débil o no existe

La estadística es una parte importante de nuestra educación general ¡hagamos un uso correcto de ella!

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As a student of statistics it is very common to want to know if two variables are related to each other. We usually refer to this relationship as "correlation", however it is good practice to use the word "association" instead of "correlation." There are several measures of association, both for qualitative variables and for continuous variables. Today I am going to write a little about Pearson's association measure.

Pearson's linear correlation coefficient is represented with an r (when we use a sample) or with the rho symbol (P) (when we work with the total population). This coefficient varies between -1 and 1 and several things can be deduced from it. For example:

• If r is close to -1, the correlation is strong and negative
• If r is close to 1, the correlation is strong and positive
• If r is close to 0, the correlation is weak or does not exist

Statistics is an important part of our general education, let's make a proper use of it!

[FláviaB]

Gracias por compartir, @paumesen. ¡Su conocimiento y contribución son muy apreciados!