En este artículo se explica qué es la correlación negativa entre dos variables estadísticas y se muestra un ejemplo de este tipo de correlación. Además, podrás ver cómo se interpreta la correlación negativa.
Índice
¿Qué es la correlación negativa?
En estadística, la correlación negativa es un tipo de correlación entre dos variables distintas que indica que se relacionan de manera inversa. Es decir, si dos variables tienen una correlación negativa significa que cuando una variable aumenta de valor la otra variable disminuye.
Cuando dos variables tienen una correlación negativa, el valor del coeficiente de correlación se encuentra entre -1 (incluido) y 0 (no incluido).
La correlación negativa también se conoce en estadística como correlación inversa.
Ejemplo de correlación negativa
Ahora que ya sabemos la definición de correlación negativa, vamos a ver un ejemplo de dos variables con este tipo de correlación para asimilar mejor el concepto.
- Una empresa internacional ha registrado en una tabla de datos la temperatura media del mes y las ventas producidas en jerséis durante ese mes en varias de sus tiendas. Analiza la correlación entre estas dos variables estadísticas.
Lo primero que debemos hacer para estudiar la correlación entre estas dos variables es representar en una gráfica el conjunto de datos. Por lo tanto, elaboramos el gráfico de dispersión de las parejas de datos:
Como puedes ver en el diagrama de dispersión, la correlación entre las dos variables en principio parece negativa, ya que cuando una aumenta la otra disminuye y viceversa. Sin embargo, debemos comprobar cómo es la correlación entre las variables haciendo el cálculo del coeficiente de correlación:
El valor del coeficiente de correlación es negativo, por lo tanto, se confirma que la correlación entre las dos variables de estudio es negativa.
Interpretación de la correlación negativa
En este apartado vamos a ver cómo interpretar el valor de una correlación negativa entre dos variables, así entenderás mejor el significado de correlación negativa.
Cuanto menor sea el coeficiente de correlación negativa, más negativamente correlacionadas están dos variables. De manera que cuando el coeficiente de correlación entre dos variables es muy próximo a -1, más significativa es la correlación negativa. Por contra, si el valor del coeficiente de correlación es cercano a 0, quiere decir que la correlación entre las dos variables es débil.
Además, si el coeficiente de correlación llega a ser 0, la correlación entre las variables es nula. E incluso si el valor del coeficiente es positivo, significa que la correlación es positiva. Más abajo discutiremos cuáles son los diferentes tipos de correlación.
Por último, debes tener en cuenta que una correlación negativa no implica causalidad entre las variables. Es decir, si dos variables tienen una correlación negativa quiere decir que están relacionadas de una manera lineal y negativa, pero no necesariamente la causa de que una variable aumente es que la otra variable disminuya.
Para saber más al respecto, visita el siguiente artículo:
Correlación negativa, positiva y nula
En este post nos hemos centrado en qué consiste la correlación negativa, sin embargo, en estadística dos variables también pueden tener una correlación positiva o nula.
- Correlación positiva: una variable aumenta cuando la otra también aumenta. El valor del coeficiente de correlación está entre 0 (no incluido) y 1 (incluido).
- Correlación negativa: cuando una variable aumenta la otra disminuye, y al revés, si una variable disminuye la otra aumenta. El valor del coeficiente de correlación está entre -1 (incluido) y 0 (no incluido).
- Correlación nula: no existe ninguna relación entre las dos variables. El coeficiente de correlación es igual a 0.
En las siguientes gráficas puedes ver representadas los diferentes tipos de correlación:
