Correlaciones positivas y negativas (con definiciones y ejemplos)

Por el equipo editorial de Indeed

16 de noviembre de 2021

A veces, puede resultarle útil analizar la forma en que dos conjuntos de información o datos se relacionan entre sí en el trabajo. Puede ser parte de sus deberes regulares, especialmente si toma decisiones comerciales basadas en datos. Encontrar correlaciones también puede ser una habilidad matemática útil para las personas que desean trabajar en un rol analítico, estadístico o orientado a las matemáticas. En este artículo, definimos las correlaciones positivas y negativas y explicamos por qué son importantes, con ejemplos.

¿Qué son las correlaciones positivas y negativas?

Las correlaciones positivas y negativas son descriptores de conjuntos de números o variables que se relacionan entre sí en un patrón lineal que puede reconocer cuando los representa como puntos utilizando un conjunto de ejes. Es posible calcular el grado en que sus dos conjuntos de información están relacionados, ya sea positiva o negativamente, usando algo llamado coeficiente de correlación (simbolizar con “ρ”). Es importante recordar que el coeficiente de correlación es más fiable cuando la relación entre los dos conjuntos de cifras es lineal, en lugar de curva, por ejemplo.

Si un conjunto de información aumenta cuando el otro aumenta, esa es una correlación positiva. Una correlación positiva generalmente se parece a una línea que se extiende desde la esquina inferior izquierda de su gráfico, generalmente hacia la parte superior derecha. Para correlaciones positivas, el coeficiente de correlación es mayor que cero. Cuando las cifras aumentan al mismo ritmo, se dice que tienen una fuerte relación lineal. Una relación lineal perfectamente correlacionada positivamente tendría un coeficiente de correlación de +1. Cuanto más cerca de +1 sea el coeficiente, más directamente correlacionadas están las cifras.

Si un conjunto de información disminuye cuando el otro aumenta, es una correlación negativa. Las correlaciones negativas suelen parecerse a una línea que se extiende desde la parte superior izquierda del gráfico hasta la parte inferior derecha. Las correlaciones negativas funcionan en gran medida de la misma manera que las correlaciones positivas, pero sus coeficientes de correlación son menores que cero. Una correlación negativa perfecta tendría un coeficiente de correlación de -1.

¿Por qué es importante encontrar correlaciones en el lugar de trabajo?

Encontrar correlaciones entre conjuntos de datos puede ayudarlo a tomar decisiones informadas en el lugar de trabajo. A menudo es importante saber si dos conjuntos de información están relacionados o no de acuerdo con algún tipo de patrón observable. A menudo también es valioso saber hasta qué punto están relacionados. Recuerde que observar una correlación entre dos conjuntos de datos no significa necesariamente que los cambios en uno provoquen cambios en el otro. La determinación de correlaciones puede ser útil cada vez que desee analizar datos en un diagrama de dispersión como parte de sus procesos de toma de decisiones.

Algunos trabajos utilizan mucho los cálculos de correlación en su trabajo diario. Los inversores, por ejemplo, pueden utilizar correlaciones positivas y negativas para tratar de predecir el movimiento del mercado de valores y tomar decisiones financieras en consecuencia. Este tipo de cálculos pueden ser muy complejos, por lo que muchos profesionales usan software o calculadoras avanzadas para ayudarse.

Si se está preparando para un cambio de carrera, también puede encontrar correlaciones como parte de su educación o capacitación. Muchos campos de las ciencias, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas usan correlaciones en procesos como la investigación, y es posible que encuentre estos conceptos en sus cursos o capacitación.

Ejemplos de correlaciones positivas

Estos son algunos ejemplos de correlaciones positivas que puede ver en el lugar de trabajo:

Materiales

Pueden observarse correlaciones positivas en determinados procesos relacionados con la fabricación de materiales. Por ejemplo, la flexibilidad de un metal en particular podría aumentar junto con la temperatura de ese material. Aquellos que analizan estos procesos pueden usar esta información para tomar decisiones sobre cómo hacer ciertos productos y qué equipo usar al hacerlo.

Finanzas

Los profesionales financieros y los inversores pueden buscar correlaciones positivas en su campo de trabajo. Por ejemplo, podría ser útil saber si existe una correlación entre el aumento del precio de dos acciones y qué tan cercana es esa correlación. También pueden comparar el crecimiento de un holding en particular con el crecimiento de la industria de la que forma parte, o con el mercado en su conjunto.

Márketing

Se pueden observar correlaciones positivas en el mundo del marketing. Por ejemplo, puede notar que su número de seguidores aumenta con la cantidad de cierto tipo de publicaciones en las redes sociales que crea. También puede notar una correlación positiva entre las horas facturables en su departamento de marketing y los ingresos de los productos en los que están trabajando. También pueden aparecer correlaciones positivas entre su presupuesto de marketing y la participación del cliente.

Otros ejemplos de correlaciones positivas

Estos son algunos otros ejemplos de correlaciones positivas que puede encontrar:

  • Ahorro y seguridad financiera

  • Horas extras trabajadas e ingresos totales

  • Beneficios para los empleados y moral en el lugar de trabajo

  • Salario y satisfacción laboral.

  • Aumento de la humedad y la producción de cultivos.

Ejemplos de correlaciones negativas

Aquí hay algunos ejemplos de correlaciones negativas que puede ver en el trabajo:

Oferta y demanda

Los economistas observan una correlación negativa entre el precio de un producto y la demanda del mismo. Esto se conoce como la ley de la demanda y, a menudo, es útil para quienes son responsables de determinar los precios de los bienes y servicios. A menudo trabajan para determinar el grado en que estos factores están correlacionados para una industria o producto en particular, para ayudar a informar sus decisiones de precios.

Utilidades y gastos generales

El costo de calentar los edificios y la temperatura ambiente en una comunidad a menudo muestran una correlación negativa. Esto puede ser útil para aquellos en las industrias de calefacción, refrigeración y servicios generales, especialmente aquellos involucrados en la fijación de precios. La identificación de correlaciones negativas en el contexto de los servicios públicos y los gastos generales también puede ser útil para quienes toman decisiones sobre los materiales que se utilizarán en la construcción de edificios y cómo maximizar la eficiencia energética.

Finanzas

En ocasiones, los profesionales de las finanzas también buscan correlaciones negativas. Una tasa de rendimiento negativa para un bono en particular, por ejemplo, podría ayudar a estabilizar una cartera que de otro modo sería volátil. La identificación de correlaciones negativas también puede ayudar a los profesionales de finanzas e inversiones a identificar relaciones interesantes entre industrias, como el petróleo y el transporte o los activos de seguros.

Otros ejemplos de correlaciones negativas

Estos son algunos otros ejemplos de correlaciones negativas que puede encontrar:

  • Noches de invierno más largas y facturas de energía más altas

  • Mayor velocidad de transporte y menor tiempo de viaje

  • Más ejercicio y menos gastos médicos

  • Mayores pagos de préstamos y menor interés total adeudado

  • Mayor ausentismo y menores ingresos generales

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