En este artículo se explica qué significa que dos variables tengan una correlación nula. Así pues, encontrarás un ejemplo resuelto de variables aleatorias con correlación nula y cuáles son las diferencias respecto a los otros tipos de correlación.
Índice
¿Qué es la correlación nula?
En estadística, la correlación nula es un tipo de correlación entre dos variables distintas. En concreto, cuando dos variables tienen una correlación nula significa que no hay ninguna relación entre ellas, es decir, que no están correlacionadas.
Matemáticamente, la correlación nula se identifica porque el coeficiente de correlación es igual a cero. Sin embargo, si el valor del coeficiente de correlación es muy próximo a 0, en general, también se considera correlación nula ya que la correlación es prácticamente inexistente.
Para saber más sobre la correlación, visita el siguiente enlace:
Ejemplo de correlación nula
Después de ver la definición de correlación nula, en este apartado veremos un ejemplo de la vida cotidiana de dos variables que tienen una correlación nula.
- De una muestra de 20 personas diferentes, se ha registrado su altura y su coeficiente intelectual (se usa para medir la inteligencia de una persona) en la siguiente tabla de datos. Analiza la correlación entre la altura y la inteligencia de una persona.
En primer lugar, para estudiar la correlación entre estas dos variables estadísticas tenemos que representar gráficamente los datos, así sabremos cómo es el conjunto de datos. De modo que hacemos el diagrama de dispersión:
Después de observar el gráfico, no se observa ninguna relación a priori, ya que los puntos están dispersados por todo el diagrama sin seguir ningún patrón.
Una vez hemos graficado los datos, calculamos el coeficiente de correlación de Pearson, que es un coeficiente que indica el grado de correlación entre dos variables.
El valor del coeficiente de correlación de Pearson es muy próximo a cero, por lo tanto, se concluye que la correlación entre las dos variables del ejercicio es nula.
Ten en cuenta que es muy difícil que el valor del coeficiente de correlación salga exactamente cero, por lo que debes interpretar el número obtenido junto con el diagrama de dispersión y analizar si la correlación entre las dos variables es nula o no.
Correlación nula, positiva y nula
Aunque este artículo se basa en la correlación nula, debes saber que también existen dos tipos más de correlaciones: la correlación positiva y la correlación negativa. Así pues, en este último apartado veremos la diferencia entre los tipos de correlaciones.
- 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:
Para más información acerca de cada tipo de correlación, haz clic aquí: