La correlación es un término que se refiere a la fuerza de una relación entre dos variables donde una correlación fuerte o alta significa que dos o más variables tienen una relación fuerte entre sí, mientras que una correlación débil o baja significa que las variables apenas están relacionadas. El análisis de correlación es el proceso de estudiar la fortaleza de esa relación con los datos estadísticos disponibles.
Los sociólogos pueden usar software estadístico como SPSS para determinar si existe una relación entre dos variables y qué tan fuerte podría ser, y el proceso estadístico producirá un coeficiente de correlación que le informa esta información.
El tipo más utilizado de & amp; amp; nbsp; coeficiente de correlación & amp; amp; nbsp; es el Pearson r. Este análisis supone que las dos variables que se analizan se miden en al menos & amp; amp; nbsp; escalas de intervalo, lo que significa que se miden en un rango de valor creciente. El coeficiente se calcula tomando el & amp; amp; nbsp; covariance & amp; amp; nbsp; de las dos variables y dividiéndolo por el producto de sus & amp; amp; nbsp; desviaciones estándar.
Comprender la fuerza del análisis de correlación
Los coeficientes de correlación pueden variar de -1.00 a +1.00 donde un valor de -1.00 representa una correlación negativa perfecta, lo que significa que a medida que aumenta el valor de una variable, el otro disminuye mientras que un valor de +1.00 representa una relación positiva perfecta, lo que significa que como una variable aumenta de valor, también lo hace el otro.
Valores como estos señalan una relación perfectamente lineal entre las dos variables, de modo que si traza los resultados en un gráfico, sería una línea recta, pero un valor de 0.00 significa que no hay relación entre las variables que se están probando y se graficarían como líneas separadas por completo.
Tomemos, por ejemplo, el caso de la relación entre educación e ingresos, que se demuestra en la imagen que lo acompaña. Esto muestra que cuanto más educación tenga uno, más dinero ganará en su trabajo. Dicho de otra manera, estos datos muestran que la educación y los ingresos están correlacionados y amp; nbsp; y que existe una fuerte correlación positiva entre los dos & amp; # x2014; a medida que aumenta la educación, también lo hacen los ingresos, y el mismo tipo de correlación relación se encuentra entre educación y riqueza también.
Video destacado
La utilidad de los análisis de correlación estadística
Los análisis estadísticos como estos son útiles porque pueden mostrarnos cómo se pueden conectar diferentes tendencias o patrones dentro de la sociedad, como el desempleo y el crimen, por ejemplo; y pueden arrojar luz sobre cómo las experiencias y las características sociales dan forma a lo que sucede en la vida de una persona y otros. El análisis de correlación nos permite decir con confianza que una relación existe o no entre dos patrones o variables diferentes, lo que nos permite predecir la probabilidad de un resultado entre la población estudiada.
Un estudio reciente sobre el matrimonio y la educación encontró una fuerte correlación negativa entre el nivel & amp; amp; nbsp; de educación y la tasa de divorcios. Los datos de la Encuesta Nacional de Crecimiento Familiar muestran que & amp; nbsp; a medida que aumenta el nivel educativo entre las mujeres, disminuye la tasa de divorcios para los primeros matrimonios.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la correlación no es lo mismo que la causalidad, por lo que si bien existe una fuerte correlación entre la educación y la tasa de divorcios, eso no significa necesariamente que la disminución del divorcio entre las mujeres sea causada por la cantidad de educación recibida.& amp; amp; nbsp;
& amp; # x203A; Matemáticas
