La correlación mide la relación lineal entre dos o más variables. Puede ser positiva, negativa, cero, perfecta o espuria. Se expresa gráficamente y mediante el coeficiente de correlación, el cual evalúa la dirección, magnitud y significatividad de la relación. Francis Galton desarrolló el concepto de correlación, mientras que Karl Pearson creó las fórmulas matemáticas y William Gosset usó la correlación para comparar grupos.

1. Correlación
• Grado de relación lineal entre dos o más
conjuntos de puntuaciones.
• Dicha relación no implica causa y efecto,
sino asociación entre variables
• Su dirección puede ser positiva,
negativa, cero, perfecta o espuria
• Se expresa gráfica y numéricamente.
• En el coeficiente evaluamos dirección,
magnitud y significatividad.

2. Características de la correlación
Dirección
• positiva - Cuando un grupo de puntuaciones aumenta, el
otro conjunto de puntuaciones aumenta
• negativa - Cuando un grupo de puntuaciones aumenta, el
otro conjunto de puntuaciones disminuye
• curvilínea - cuando las relación entre las variables no
sigue una línea recta
• no correlación - no existe ningún grado de relación entre
las puntuaciones

3. Características de la correlación
(continuación)
Magnitud
fluctúa entre cero y 1.00
es cero cuando no existe una relación lineal
entre las puntuaciones
es 1.00 cuando existe una relación lineal
perfecta entre las puntuaciones
se recomienda usar puntuaciones z para
analizar el grado de correlación con mayor
precisión

4. Desarrollo histórico de la
correlación
• Francis Galton - desarrolló el concepto de
correlación
• Karl Pearson - desarrolló las fórmulas
matemáticas de correlación
• William Gosset - desarrolló a partir de la
correlación el concepto y las fórmulas de
la prueba t para comparar grupos

5. Tipos de correlación
x
y
0
1.00
1.00
Positiva y
1.00
0 1.00
x
Negativa
1.00
y
0 1.00
x
y1.00
0
x
1.00
No correlación
Curvilínea

6. Fórmulas de correlación
Fórmula conceptual
r= Σ Zx Zy
N-1

7. Fórmulas de correlación (Cont.)
Fórmula computacional
ΣXY – (ΣX) (ΣY)
R = N
(ΣX) ² (ΣY) ²
Σ X² - N Σ Y² - N