Coeficiente r de Pearson

Ejemplos de diagramas de dispersión con diferentes valores del coeficiente de correlación (ρ)

En estadística, el coeficiente de correlación de Pearson es una medida de la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables.

De manera menos formal, podemos definir el coeficiente de correlación de Pearson como un índice que puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas.

 EJEMPLO PARA CALCULAR LA  R DE PEARSON

En un estudio sobre la síntesis de proteínas en el oocito de la rara Xenopus, un biólogo inyecta leucina etiquetada como radiactiva en oocitos individuales. En distintos instantes de tiempo posteriores a la inyección, se realizan medidas de radiactividad y se calcula la cantidad de leucinaque se incorporo a la proteína. Los resultados se presentan en la siguiente tabla, cada valor de leucina es el contenido de leucina registrado en los oocitos .

r= 0.992

Interpretación

Varios grupos de puntos (x, y), con el coeficiente de correlación para cada grupo. Nótese que la correlación refleja la no linealidad y la dirección de la relación lineal. En la figura del centro, la varianza de y es nula, por lo que la correlación es indeterminada.

El valor del índice de correlación varía en el intervalo [-1,1]:

•       Si r = 1, existe una correlación positiva perfecta. El índice indica una dependencia total entre las dos variables denominada relación directa: cuando una de ellas aumenta, la otra también lo hace en proporción constante.

•       Si 0 < r < 1, existe una correlación positiva.

•       Si r = 0, no existe relación lineal. Pero esto no necesariamente implica que las variables son independientes: pueden existir todavía relaciones no lineales entre las dos variables.

•       Si -1 < r < 0, existe una correlación negativa.

•       Si r = -1, existe una correlación negativa perfecta. El índice indica una dependencia total entre las dos variables llamada relación inversa: cuando una de ellas aumenta, la otra disminuye en proporción constante.