Modelo Estadística

El objetivo de cualquier estudio bidimensional es observar si existe algún tipo de relación entre las dos variables estudiadas. La relación entre las dos variables cuantitativas queda reflejada mediante la función a la que parece acercarse la nube de puntos representada en el diagrama de dispersión. Prestaremos una especial atención a relación lineal aunque puedan existir otras interesantes como la cuadrática, exponencial, etc.

Correlación curvilínea. La nube de puntos del diagrama de dispersión están situados alrededor de una línea curva.
Correlación lineal. La nube de puntos del diagrama de dispersión están situados alrededor de una línea recta.
Correlación lineal positiva. El caso especial de correlación lineal en el que al crecer una variable, crece también la otra.
Correlación lineal negativa. El caso especial de correlación lineal en el que al crecer una variable, la otra decrece.
Ausencia de correlación. El caso en el que la nube de puntos del diagrama de dispersión no se aproxima a ningún tipo de función.

Los principales componentes elementales de una línea de ajuste y, por lo tanto, de una correlación, son la forma, la fuerza y el sentido.

La forma establece el tipo de línea que que mejor adapta o ajusta la nube de puntos. La línea recta, la parábola, la función exponencial, etc.
La fuerza menor o mayor según los casos, mide el grado de bondad o grado en el que la función línea representa a la nube de puntos. En el caso de correlación lineal, si la nube es estrecha y alargada, esto indica que la relación es fuerte; si la nube de puntos tiene una tendencia elíptica o circular, la relación es débil.
El sentido mide la variación de los valores de una variable con respecto a la otra. En el caso de correlación lineal, si al crecer los valores de la primera, lo hacen también los de la segunda, la relación es directa (pendiente positiva); si al crecer los valores de A disminuyen los de B, la relación es inversa (pendiente negativa).

4. Correlación.