Correlación bivariada
La correlación bivariada es una técnica estadística destinada a averiguar:
- a) si dos variables tienen relación entre sí
- b) si la relación es fuerte-moderada-o débil y
- c) qué dirección tiene la relación
Las coincidencias muchas veces esconden asociaciones entre fenómenos. La correlación es la técnica más usada para medir asociación lineal en todas las ciencias. Indica asociación o relación entre dos variables, no implica causalidad.
Qué es la correlación bivariada
La correlación está basada en la asociación lineal, es decir, que cuando los valores de una variable aumentan los valores de la otra variable pueden aumentar o disminuir proporcionalmente. Por ejemplo, la altura y el peso tienen una relación lineal positiva, a medida que aumenta la altura aumenta el peso. Si realizamos un gráfico de puntos con ambas variables la nube de puntos se asemejará a una diagonal si hay correlación entre las variables.

Existen 2 grandes tipos de correlaciones: correlación de Pearson y correlación de Spearman. Ambas están basadas en la misma información, aunque usan fórmulas diferentes. La correlación de Pearson es más adecuada cuando las variables siguen la curva normal. La correlación de Spearman es más conveniente usarla cuando las variables no siguen la curva normal. Por lo general, no suelen haber muchas diferencias entre los resultados, aunque pueden variar los resultados sobre todo cuando se trabaja con muestras pequeñas.
En análisis estadístico de datos se usa la correlación cuando trabajamos con variables ordinales o escalares. Las variables ordinales y escalares son aquellas que sus categorías tienen un orden interno. Si incluimos una variable nominal debemos recodificarla a variable dummy.
Cómo analizar la correlación bivariada en 2 pasos
La gran ventaja de la correlación es que toda la información de existencia de relación, fortaleza y dirección, aparece sintetizada en un coeficiente de correlación (r) y un nivel
de significación (sig.).
1. El nivel de significación: indica si existe o no relación entre dos variables. Cuando la significación es menor de 0,05 sí existe correlación significativa. Si existe correlación significativa debemos pasar al paso 2.
2. El coeficiente de correlación (r). Este coeficiente puede oscilar entre -1 y +1. Cuanto más se aleja de 0, más fuerte es la relación entre las dos variables. El signo (positivo o negativo) de la correlación indica la dirección de la relación.
Ejemplo para entenderlo mejor:
La muestra (N) son: 2249 encuestados en Colombia (World Values Survey 2005)
Comprobamos la relación entre ideología e importancia de Dios en la vida
- Ideología es un escala de 1 a 10, donde 1 es extrema izquierda y 10 es extrema
derecha. - Importancia de Dios en la vida es una escala donde 1 es nada importante y 10 muy importante.

Existe correlación significativa entre Ideología e Importancia de Dios en la vida ya que la significación es 0,000 y por tanto menor de 0,05. La correlación de Pearson (r = 0,124) señala que se trata de una relación débil al estar próxima a 0 y que a cuanto más de derecha son las personas en Colombia, más importancia le dan a Dios en la vida.
El uso de la correlación es útil para caracterizar y extraer perfiles. Además, resuelve muchas inquietudes cómo: ¿Hay relación entre la inversión en educación y la reducción de crímenes? ¿A más turismo extranjero más reducción de la pobreza? ¿A más número de becas concedidas menor satisfacción con el gobierno?
Investigar es descubrir relaciones entre fenómenos, y las correlaciones son imprescindibles para ello. Si te gustó o te sirvió este artículo, por favor, compártelo por Facebook, Twitter, o Linkedin. Hasta pronto