Respuesta

Paso 1: crear un gráfico de dispersión

1. Arrastre Profit a Columnas y Sales a Filas.
2. En el menú Análisis, desmarque Añadir medidas. 
3. Haga clic con el botón derecho en la vista y seleccione Líneas de tendencia > Mostrar líneas de tendencia.
4. Vuelva a hacer clic con el botón derecho en la vista y seleccione Líneas de tendencia > Describir modelo de tendencia. 
5. Localice el valor R cuadrado en el cuadro de diálogo Describir modelo de tendencia. En este ejemplo, el valor R cuadrado es 0,229503.

Paso 2: calcular la correlación de Pearson

Se pueden usar varias opciones para buscar la correlación de Pearson. Por ejemplo: 

1. Usar una calculadora u otro programa.
   1. Calcule la raíz cuadrada del valor R cuadrado. Esta será la correlación (r): √0,229498 = 0,4791
   2. Redondeado a dos dígitos, el valor de este ejemplo es 0,48.
2. Crear un campo calculado usando la función CORR. 
   • Escriba una fórmula similar a la siguiente y haga clic en Aceptar: 

     CORR([Profit], [Sales])

   • Esta fórmula indica el coeficiente de correlación de Pearson de dos expresiones. La correlación de Pearson mide la relación lineal entre dos variables. Los resultados oscilan entre -1 y +1 (ambos incluidos), donde 1 indica una relación lineal positiva exacta, como cuando un cambio positivo en una variable implica un cambio positivo de la magnitud correspondiente en el otro; 0 indica que no hay ninguna relación lineal entre la varianza; y -1 es una relación negativa exacta.
3. Crear un campo calculado usando la función WINDOW_CORR. 
   • Escriba una fórmula similar a la siguiente y haga clic en Aceptar: 

     WINDOW_CORR(SUM([Profit]), SUM([Sales]))

   • Indica el coeficiente de correlación de Pearson de dos expresiones dentro de la ventana. La ventana se define como compensaciones de la fila actual. Use FIRST()+n y LAST()-n para compensaciones de la primer o última fila en la división. Si se omite el comienzo y el final, se usa la división completa.

Información adicional

• Una correlación (r) es un número que representa el grado de relación entre dos medidas. El coeficiente de correlación es un valor tal que -1 <= r <= 1.
• Una correlación positiva indica una relación entre las medidas x e y en la que, según van aumentando los valores de x, también lo hacen los valores de y.
• Una correlación negativa indica lo opuesto (a medida que aumentan los valores de x, disminuyen los valores de y).
• Cuanto más próxima sea la correlación (r) a -1 o 1, más fuerte será la relación entre x e y.
• Si r es próximo o igual a 0, existe una relación débil entre las medidas o no hay relación.
• Por regla general, puede interpretar los valores de r de esta forma:
  • +0,70 o más indica una relación positiva muy fuerte;
  • +0,40 hasta +0,69 indica una relación positiva fuerte;
  • +0,20 hasta +0,39 indica una relación positiva moderada;
  • -0,19 hasta +0,19 indica ausencia de relación o una relación débil;
  • -0,20 hasta -0,39 indica una relación negativa moderada;
  • -0,40 hasta -0,69 indica una relación negativa fuerte;
  • -0,70 o inferior indica una relación negativa muy fuerte.