Asociación vs correlación
  

La asociación y la correlación son dos métodos para explicar una relación entre dos variables estadísticas. 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 estadístico asociación se define como una relación entre dos variables aleatorias que las hace estadísticamente dependientes. Se refiere más bien a una relación general sin detalles específicos de la relación que se menciona, y no es necesario ser una relación causal.

Se utilizan muchos métodos estadísticos para establecer la asociación entre dos variables. El coeficiente de correlación de Pearson, la razón de posibilidades, la correlación de distancia, la Lambda de Goodman y Kruskal y la rho de Spearman (ρ) 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 conectada 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 la otra aumenta.

Debido a la condición de linealidad, el coeficiente de correlación r también se puede usar 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 usan 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 Association y Correlation?

• La 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 de momento del producto de Pearson establece la presencia de una relación lineal y determina la naturaleza de la relación (ya sea proporcional o inversamente proporcional).

• Los coeficientes de correlación de rango se utilizan para determinar la naturaleza de la relación solamente, excluyendo la linealidad de la relación (puede o no ser lineal, pero indicará si las variables aumentan juntas, disminuyen juntas o una aumenta mientras que la otra disminuye o viceversa).