COEF.DE.CORREL
Devuelve el coeficiente de correlación de Pearson entre dos conjuntos de datos. El coeficiente varía de -1 (correlación negativa perfecta) a +1 (correlación positiva perfecta), con 0 indicando que no hay relación lineal.
COEF.DE.CORREL(matriz1; matriz2)Argumentos
matriz1El primer rango de valores.matriz2El segundo rango de valores. Debe tener el mismo número de puntos de datos que array1.
=COEF.DE.CORREL(A2:A20; B2:B20)Un valor cercano a 1 indica una fuerte correlación positiva entre las dos variables.
=COEF.DE.CORREL(C2:C50; D2:D50)Un valor negativo indica que, a medida que una variable aumenta, la otra tiende a disminuir.
=COEF.DE.CORREL(A2:A10; B2:B10)Un valor cercano a 0 sugiere que no hay relación lineal entre los dos conjuntos de datos.
- •COEF.DE.CORREL mide solo la correlación lineal — las relaciones no lineales pueden mostrar un coeficiente bajo incluso si están fuertemente relacionadas.
- •Ambas matrices deben tener el mismo número de puntos de datos.
- •La correlación no implica causalidad.
- •Usa PEARSON para obtener el mismo resultado con un nombre de función ligeramente diferente.
- •Interpretar un resultado bajo de COEF.DE.CORREL como prueba de que no hay relación alguna - solo mide la correlación lineal, así que dos variables pueden estar fuertemente relacionadas de forma no lineal (curva) y aun así mostrar un coeficiente cercano a 0
- •No hacer coincidir el tamaño de matriz1 y matriz2, lo que genera un error #N/A ya que cada valor de una matriz necesita un valor correspondiente en la otra
- •Asumir que una correlación fuerte significa que una variable causa la otra - COEF.DE.CORREL solo mide la asociación estadística, no la causalidad
PEARSONCalcula el coeficiente de correlación de Pearson idéntico a COEF.DE.CORREL, solo que con un nombre de función distinto.RSQDevuelve el cuadrado del coeficiente de correlación (R cuadrado), una medida relacionada de cuán bien un modelo lineal explica la varianza entre dos variables.COVARIANCE.SMide cómo varían juntas dos variables en términos absolutos, la medida no estandarizada que COEF.DE.CORREL normaliza a una escala de -1 a 1.¿Un resultado de COEF.DE.CORREL cercano a 0 significa que no hay relación entre mis variables?
No necesariamente - significa que no hay una relación lineal. Dos variables pueden tener una relación curva o cíclica fuerte y aun así producir un coeficiente de correlación cercano a 0.
¿Por qué COEF.DE.CORREL devuelve un error #N/A?
matriz1 y matriz2 probablemente no tienen el mismo número de puntos de datos - la correlación exige que cada valor de una matriz esté emparejado con un valor correspondiente en la otra.
¿Un valor alto de COEF.DE.CORREL prueba causalidad?
No, la correlación solo mide con qué fuerza se mueven juntas dos variables, no si una causa la otra. Una correlación alta podría deberse a una coincidencia o a un tercer factor no medido que influye en ambas.
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