En nuestra vida cotidiana, nos encontramos con numerosos casos en los que dos cosas parecen moverse en direcciones opuestas… cuando una sube, la otra baja, y viceversa. Esta fascinante danza de diferencias no es sólo una coincidencia sino un concepto fundamental en estadística que nos ayuda a dar sentido al mundo que nos rodea.
La correlación negativa es cuando dos variables se mueven en direcciones opuestas. Si una variable aumenta, la otra disminuye, o si la primera disminuye, la segunda aumenta. Esta relación nos ayuda a predecir el comportamiento de una variable en función de la otra, revelando patrones y conexiones reveladores.
En este artículo, revelaremos las maravillas de la correlación negativa a través de una serie de ejemplos en diversos campos, desde la economía hasta la salud y desde la tecnología hasta el medio ambiente. Al explorar estos ejemplos, descubriremos cómo la correlación negativa influye en nuestras decisiones, da forma a nuestro mundo y descubre las relaciones ocultas entre cosas aparentemente no relacionadas.
¿Qué es la correlación negativa?
¿Alguna vez has notado cómo cuando hace mucho calor afuera, la gente se apresura a comprar helado, pero cuando hace frío, compran más suéteres? ¡Esta es una forma sencilla de pensar en la correlación negativa!
Cuando la temperatura sube (aumenta), la venta de suéteres baja (disminuye). Pero si lo pensamos bien, a medida que la temperatura baja, la gente compra más suéteres, lo que nos muestra cómo una cosa puede afectar a otra de manera opuesta.
En términos más técnicos, podemos diferenciar la correlación negativa de su hermana, la correlación positiva. En una correlación positiva, ambas variables se mueven en la misma dirección: cuando una aumenta, la otra también, y cuando una disminuye, la otra hace lo mismo.
Piense en la altura y la talla del zapato; A medida que las personas crecen (aumentan de altura), generalmente necesitan zapatos más grandes (aumentan el tamaño del zapato). Pero en la correlación negativa, es como un balancín; ¡Cuando un lado sube, el otro baja!
Para medir esta relación, los científicos e investigadores utilizan algo llamado «coeficiente de correlación». Este es un número entre -1 y 1 que nos indica qué tan fuerte es la correlación.
Si el coeficiente es -1, es una correlación negativa perfecta, lo que significa que las variables se mueven exactamente opuestas entre sí. Si es 1, es una correlación positiva perfecta. Y si es 0, no hay correlación y las variables no se afectan entre sí en absoluto.
He aquí una analogía de la vida real para que quede más claro: piense en un balancín en un patio de recreo. Cuando un lado (una variable) sube, el otro lado (la otra variable) baja. ¡Esto es como una correlación negativa!
¡Este concepto no sólo es divertido de pensar sino también muy importante! Nos ayuda a hacer predicciones, comprender patrones y ver cómo están conectadas las diferentes cosas en el mundo.
Por ejemplo, al conocer la relación entre la temperatura y las ventas de suéteres, las empresas pueden prepararse para la demanda y asegurarse de que todos obtengan su suéter favorito en un frío día de otoño.
Entonces, mientras profundizamos en numerosos ejemplos de correlación negativa en las siguientes secciones, recuerde nuestro balancín y las ventas de helados, y vea si puede detectar cómo las cosas se mueven en direcciones opuestas, ¡como una danza de diferencias!
Correlación negativa en la investigación
Orígenes del concepto
Érase una vez, la gente observaba el mundo que los rodeaba, tratando de entender cómo estaban conectadas las diferentes cosas. Notaron patrones, como el cambio de estaciones o los movimientos de las estrellas, pero no tenían una forma sistemática de estudiar estas relaciones.
Es decir, hasta que apareció un hombre inteligente llamado Sir Francis Galton en el siglo XIX.
Sir Francis Galton era un hombre curioso e inventivo, que siempre buscaba descubrir los misterios del mundo.
Era primo del famoso Charles Darwin, quien estudió la teoría de la evolución. Inspirado por el trabajo de Darwin, Galton comenzó a explorar las relaciones entre diferentes características de plantas, animales e incluso humanos.
En sus exploraciones, Galton descubrió una manera de medir la fuerza y dirección de la relación entre dos variables, a la que llamó correlación.
Se dio cuenta de que a veces dos cosas aumentaban o disminuían juntas, como la altura y el peso de las personas. Llamó a esto una correlación positiva.
Pero otras veces, cuando una cosa aumentaba la otra disminuía, como la relación entre el tiempo dedicado a estudiar y el número de errores cometidos en un examen. Galton llamó a esto una correlación negativa.
El trabajo de Galton sentó las bases para muchos otros investigadores y científicos que desarrollaron teorías y métodos para estudiar la correlación. Crearon fórmulas matemáticas, como la del coeficiente de correlación que aprendimos antes, para cuantificar las relaciones entre variables.
Esto ayudó a personas de diversos campos, desde la economía hasta la medicina, a hacer predicciones precisas y comprender la intrincada danza de los diferentes elementos del mundo.
A medida que avancemos, tenga en cuenta cómo el descubrimiento de la correlación por parte de Galton nos ha allanado el camino para explorar los numerosos ejemplos de correlación negativa en las siguientes secciones.
Veremos cómo este concepto se aplica en diversos campos y cómo continúa ayudándonos a desentrañar los secretos del mundo interconectado en el que vivimos.
Mayor comprensión
Coeficiente de correlación de Pearson
Sir Francis Galton, con su trabajo pionero sobre la correlación, encendió la antorcha para muchos investigadores y pensadores que, más tarde, profundizarían en la comprensión y utilización de este concepto.
Uno de estos pensadores fue Karl Pearson, un nombre que resuena en todo el campo de la estadística. Introdujo el coeficiente de correlación de Pearson, una medida todavía muy utilizada en la actualidad, que cuantifica el grado y la dirección de la relación entre dos variables.
La innovación de Pearson no se detuvo ahí; Además, exploró los ámbitos de la probabilidad y la regresión, que son muy importantes para estudiar la correlación.
Su trabajo meticuloso y su pasión por el tema impulsaron el campo hacia adelante, permitiendo a investigadores de todas las disciplinas adoptar y adaptar estos métodos para estudiar diversos fenómenos.
El diseño experimental de Fischer
Siguiendo los pasos de Pearson, otro teórico de renombre, Ronald A. Fisher, logró avances significativos en el diseño experimental y la prueba de hipótesis.
Fisher introdujo el concepto de hipótesis nula, lo cual es fundamental para comprender si la correlación negativa observada entre las variables en un estudio se debe al azar o si existe una relación subyacente real. Si es casualidad, se llama hipótesis nula.
Sus principios sobre diseño experimental se han convertido en prácticas fundamentales en la realización de investigaciones, asegurando que los hallazgos sobre la correlación negativa (o cualquier correlación) sean sólidos, confiables y válidos.
Coeficiente de correlación de rangos de Spearman
La introducción del coeficiente de correlación de rangos de Spearman por Charles Spearman ofreció otro enfoque para medir las relaciones, particularmente ventajoso cuando se trata de datos no lineales u ordinales.
Qué es datos no lineales? Imagina que estás viendo una carrera de coches. Si un automóvil avanza muy rápido a un ritmo constante, cubriendo la misma distancia cada segundo, es como datos lineales: existe una relación recta entre el tiempo y la distancia.
Pero, ¿qué pasa si el coche acelera, frena y tal vez incluso retrocede un poco? Este camino impredecible y sinuoso es lo que llamamos datos no lineales. En relaciones no lineales, el cambio en una variable no conduce a un cambio constante en otra variable; ¡Puede tener altibajos y giros inesperados!
Qué es datos ordinales? Imagínate a ti y a tus amigos decidiendo quién tiene el primer turno en un videojuego, quién va en segundo lugar y quién va en tercer lugar. No estás midiendo exactamente cuánto mejor es un jugador que otro; simplemente los estás poniendo en orden: primero, segundo, tercero.
Este tipo de datos, en los que las cosas se ordenan o clasifican sin diferencias numéricas claras entre ellas, se denominan datos ordinales. Es como hacer cola; sabes quién está antes o después de ti, ¡pero no sabes exactamente cuánto!
Entonces, cuando tratamos con datos no lineales u ordinales en la investigación, exploramos relaciones que no son directas y simples, o miramos las cosas en un orden determinado sin mediciones exactas entre ellas.
Estos tipos de datos conllevan sus propios desafíos, pero también abren posibilidades interesantes para descubrir todo tipo de patrones y relaciones interesantes. Si tiene una correlación negativa con datos no lineales u ordinales, probablemente tendrá un coeficiente de correlación entre -0,99 y -0,01, ya que no es una correlación negativa perfecta.
En otras palabras, si tiene un gráfico, en lugar de que parezca una «X» con líneas rectas donde una cosa sube y la otra baja, será más ondulado.
El trabajo de Spearman ha sido especialmente impactante en las ciencias sociales, donde las variables a menudo no siguen un patrón lineal, y comprender las correlaciones negativas es realmente importante para observar la dinámica social.
Correlación entre tecnología y estudio
Con el tiempo, los avances en el poder computacional y la tecnología también han jugado un papel vital en la evolución del estudio de la correlación negativa.
La llegada de herramientas de software como el Proyecto R para Computación Estadística y SPSS ha permitido a los investigadores analizar conjuntos de datos complejos, visualizar relaciones con mayor facilidad y extraer información sobre la correlación negativa en entornos complejos.
Correlación negativa entre campos
En términos prácticos, comprender y utilizar la correlación negativa se ha vuelto esencial en el diseño experimental y la investigación en todos los campos.
En medicina, por ejemplo, reconocer una correlación negativa entre la dosis del fármaco y la gravedad de los síntomas puede guiar los planes de tratamiento.
En economía, discernir la relación inversa entre oferta y demanda o inflación y desempleo puede informar las políticas fiscales.
La correlación negativa también tiene una importancia real en la gestión de riesgos y las estrategias de inversión. Los analistas financieros suelen utilizar este concepto para diversificar carteras, equilibrando activos que están correlacionados negativamente para proteger contra la volatilidad del mercado y las crisis económicas.
Además, en el ámbito de la psicología y las ciencias sociales, reconocer correlaciones negativas, como la que existe entre la autoestima y la depresión, o la integración social y los sentimientos de soledad, contribuye significativamente a desarrollar tratamientos e informar iniciativas de salud pública.
Diseño experimental y correlación.
Usemos un ejemplo para ver cómo encaja la correlación en el diseño experimental.
Imagina que eres un detective con la misión de descubrir si comer helado hace feliz a la gente. Primero, haces una conjetura o una hipótesis, como “Comer helado hará que la gente se sienta más feliz”.
A continuación, debe determinar qué cosas cambiará y qué medirá. Lo que cambias se llama «variable independiente»; en este caso, darle helado a la gente.
Lo que se mide es la «variable dependiente», aquí es qué tan felices son las personas.
Entonces, repartes helado y ves si la gente se vuelve más feliz. Luego, verificas los resultados para encontrar alguna correlación; por ejemplo, ¿la felicidad generalmente aumentaba cuando se comía helado? En caso afirmativo, es posible que haya una conexión.
Pero tenga cuidado, sólo porque dos cosas estén conectadas no significa que una causó la otra, eso se llama «causalidad». Quizás era un día soleado y por eso la gente estaba más feliz. Entonces, sólo porque hay…