Correlación lineal

Correlación Lineal

Las distribuciones bidimensionales son aquellas en las que se estudian al mismo tiempo dos variables de cada elemento de la población: por ejemplo: peso y altura de un grupo de estudiantes.

Para representar los datos obtenidos se utiliza una tabla de correlación:

En el siguiente ejemplo vamos a dos variables, una de ellas son los ausentismos evitables y la otra los ausentismos no evitables de los empleados en cinco sectores diferentes de una empresa.

Donde X1 representa los ausentismos evitables y Y1 a los ausentismos no evitables.

MEDIA DE X            

M_X=suma de X_I dividido la cantidad de sectores.

_{?X       =250/5}                

M_X=50

MEDIA DE Y

M_{Y= Suma de} Y_I  dividido la cantidad de sectores.

_{?y       =90/5}

M_y=18

VARIANZA

Mide la distancia que existe entre los valores de la serie y la medida.Se calcula como sumatorio de las diferencias al cuadrado entre cada valor y la media,multiplicadas por el numero de veces que se ha repetido cada valor.El sumatorio obtenido se divide por el numero de datos.

Desvío Estándar

^{Se calcula como raíz cuadrada de la Varianza.}

^Sx=?2050 =45,2

^Sy=? 286=16,9

El coeficiente de correlación lineal mide el grado de intensidad de esta posible relación entre las variables. Este coeficiente se aplica cuando la relación que puede existir entre las variables es lineal (es decir, si representáramos en un gráfico los pares de valores de las dos variables la nube de puntos se aproximaría a una recta).

Los valores que puede tomar el coeficiente de correlación «r» son: -1 < r < 1

Si «r» > 0, la correlación lineal es positiva (si sube el valor de una variable sube el de la otra). La correlación es tanto más fuerte cuanto más se aproxime a 1.

Por ejemplo: altura y peso: los alumnos más altos suelen pesar más.

Si «r» < 0, la correlación lineal es negativa (si sube el valor de una variable disminuye el de la otra). La correlación negativa es tanto más fuerte cuanto más se aproxime a -1.

Por ejemplo: peso y velocidad: los alumnos más gordos suelen correr menos.

Si «r» = 0, no existe correlación lineal entre las variables. Aunque podría existir otro tipo de correlación (parabólica, exponencial, etc.)

De todos modos, aunque el valor de «r» fuera próximo a 1 o -1, tampoco esto quiere decir obligatoriamente que existe una relación de causa-efecto entre las dos variables, ya que este resultado podría haberse debido al puro azar.

 Ejemplo:

Ecuación Lineal

Calcule si los ausentismos evitables de administración fuese 50.

Y=0,35.50+0,5

Y=18

 Conclusión

La estadística es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y el análisis, provenientes de una muestra representativa de datos. Busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.

En el área de Recursos Humanos juega un papel muy importante porque es una de las técnicas de gestión que permite registrar la información gráfica y objetiva de todo personal. Como por ejemplo realizar la clasificación de los empleados dependiendo el sexo, la edad,  asistencia, ausentismos, puntualidad, ascensos, accidentes de trabajo, sanciones, remuneraciones,etc.

También podemos afirmar que es una disciplina que apoya el proceso de la toma de decisiones  en diversas áreas de una Organización.