Representación de la relación entre dos variables. Concepto de correlación y la importancia de distinguir entre correlación y relación causa efecto.

Los gráficos de dispersión son una herramienta muy útil para la representación de dos variables que sospechamos puedan estar relacionadas de alguna forma. Así pues, planteemos nuestra hipótesis  y adelante. Ahora bien, mucho cuidado con las conclusiones obtenidas.

Correlación No implica Causalidad

Cuando tratamos de encontrar una relación entre dos variables la forma más sencilla de realizar el estudio es representar los valores en un diagrama de dispersión. Dicho de otra forma, un diagrama de dispersión es una representación gráfica que nos ayuda a la identificación de una posible relación entre dos variables.

Cuando los valores de las variables muestran una relación tal que al aumentar el valor de una, se incrementa el valor de la otra. En esta situación hablamos de la existencia de una correlación positiva. Si por el contrario al aumentar una la otra disminuye hablamos de una correlación negativa. Finalmente, en el caso de que no se aprecie relación entonces diremos que no existe correlación.

Por definición, la correlación entre dos variables nos indica la existencia de una relación entre dos variables que puede representarse por una línea. Esta relación tiene tres componentes principales que son su fuerza, sentido y forma:

  • Fuerza: Indica el grado en el que la línea representa a la nube de puntos.
  • Sentido: Indica si la relación es directa o inversa dependiendo de la pendiente de la línea.
  • Forma: Indica el tipo de línea que define el mejor ajuste a la nube de puntos. Puede ser lineal, curva monotónica o curva no monotónica.

¿Qué es una curva monotónica o no monotónica?

Está claro que todo el mundo sabe lo que es una recta, pero ¿qué es una curva monotónica?, pues es una relación en la cual la pendiente va variando y por lo tanto la línea de correlación es una curva. Si a la variación de fuerza añadimos cambios en el sentido de la misma nos encontramos con la curva no monotónica.

Correlación no implica causalidad

Existe una página muy curiosa Spurious Correlations en la que podremos encontrar correlaciones prácticamente perfectas de variables que evidentemente no tienen ninguna relación. En cualquier caso, como decía “Correlación no implica causalidad, hay que decirlo más para que quede claro”

La causalidad sostiene que cualquier suceso está causado por otro anterior, y que en idénticas circunstancias una causa siempre produce el mismo efecto. Así pues, para la validación de una determinada correlación es necesario que inicialmente tengamos una hipótesis  y que los datos sean quienes nos la validen o no. Nunca actuaremos a la inversa.

 

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  1. […] Se produce sobreactuación de los datos cuando intentamos sacar conclusiones no demostradas de los mismos, aunque aparentemente de forma gráfica pueda parecer que existe una correlación. Sin embargo, hemos de ser conscientes que correlación no implica causalidad. […]

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