Asociación vs correlación
La asociación y la correlación son dos métodos para explicar una relación entre dos variables estadísticas. La asociación se refiere a un término más generalizado y la correlación puede considerarse como un caso especial de asociación, donde la relación entre las variables es de naturaleza lineal.
¿Qué es la Asociación?
El término asociación estadística se define como una relación entre dos variables aleatorias que las hace estadísticamente dependientes. Se refiere más bien a una relación general sin que se mencionen detalles específicos de la relación, y no es necesario que sea una relación causal.
Se utilizan muchos métodos estadísticos para establecer la asociación entre dos variables. El coeficiente de correlación de Pearson, la razón de probabilidades, la correlación de distancia, la Lambda de Goodman y Kruskal y la rho (ρ) de Spearman son algunos ejemplos.
¿Qué es la correlación?
La correlación es una medida de la fuerza de la relación entre dos variables. El coeficiente de correlación cuantifica el grado de cambio de una variable en función del cambio de la otra variable. En estadística, la correlación está relacionada con el concepto de dependencia, que es la relación estadística entre dos variables.
El coeficiente de correlación de Pearson o simplemente el coeficiente de correlación r es un valor entre -1 y 1 (-1≤r≤ + 1). Es el coeficiente de correlación más utilizado y válido solo para una relación lineal entre las variables. Si r = 0, no existe relación, y si r≥0, la relación es directamente proporcional; el valor de una variable aumenta con el aumento de la otra. Si r≤0, la relación es inversamente proporcional; una variable disminuye a medida que aumenta la otra.
Debido a la condición de linealidad, el coeficiente de correlación r también se puede utilizar para establecer la presencia de una relación lineal entre las variables.
El coeficiente de correlación de rango de Spearman y el coeficiente de correlación de rango de Kendrall miden la fuerza de la relación, excluyendo el factor lineal. Consideran el grado en que una variable aumenta o disminuye con la otra. Si ambas variables aumentan juntas, el coeficiente será positivo y si una variable aumenta mientras la otra disminuye, el valor del coeficiente será negativo.
Los coeficientes de correlación de rango se utilizan solo para establecer el tipo de relación, pero no para investigar en detalle como el coeficiente de correlación de Pearson. También se utilizan para reducir los cálculos y hacer que los resultados sean más independientes de la no normalidad de las distribuciones consideradas.
¿Cuál es la diferencia entre asociación y correlación?
• Asociación se refiere a la relación general entre dos variables aleatorias mientras que la correlación se refiere a una relación más o menos lineal entre las variables aleatorias.
• La asociación es un concepto, pero la correlación es una medida de asociación y se proporcionan herramientas matemáticas para medir la magnitud de la correlación.
• El coeficiente de correlación del momento del producto de Pearson establece la presencia de una relación lineal y determina la naturaleza de la relación (si son proporcionales o inversamente proporcionales).
• Los coeficientes de correlación de rango se utilizan para determinar la naturaleza de la relación únicamente, excluyendo la linealidad de la relación (puede ser lineal o no, pero dirá si las variables aumentan juntas, disminuyen juntas o una aumenta mientras que la otra disminuye o viceversa).
