El significado del coeficiente de correlación

Existen varios tipos de coeficientes de correlación:

1. Coeficiente de correlación simple: también llamado coeficiente de correlación o coeficiente de correlación lineal. Generalmente se representa con la letra r. Se utiliza para medir la correlación lineal entre variables cuantitativas.

2. Coeficiente de correlación complejo: también llamado coeficiente de correlación múltiple. La correlación compleja se refiere a la correlación entre una variable dependiente y múltiples variables independientes. Por ejemplo, existe una correlación compleja entre la demanda de un determinado bien, su nivel de precios, el nivel de ingresos de los empleados y otros fenómenos.

3. Coeficiente de correlación parcial: también llamado coeficiente de correlación parcial. Parte del coeficiente de correlación refleja la correlación entre una variable y otra variable después de corregir otras variables. El significado de corrección puede entenderse como suponer que otras variables toman el valor medio. La prueba de hipótesis del coeficiente de correlación parcial es equivalente a la prueba t del coeficiente de regresión parcial. La prueba de hipótesis de coeficientes de correlación complejos equivale al análisis de varianza de ecuaciones de regresión.

4. Coeficiente de correlación típico: primero, se realiza un análisis de componentes principales en los grupos originales de variables para obtener nuevos indicadores integrales linealmente independientes, y luego se utiliza la correlación lineal de los indicadores integrales entre los dos grupos para estudiar la correlación entre los dos conjuntos originales de variables.

5. El coeficiente de determinación es el cuadrado del coeficiente de correlación. Importancia: cuanto mayor sea el coeficiente de determinación, mayor será el grado de explicación de la variable independiente sobre la variable dependiente y mayor será el porcentaje del cambio causado por la variable independiente en el cambio total. Los puntos de observación son más densos cerca de la línea de regresión.