Por Peter Flom • Actualizado el 30 de agosto de 2022
Las variables interactúan de diversas maneras y muchas de estas interacciones pueden describirse matemáticamente. Un diagrama de dispersión a menudo visualiza la naturaleza de una relación, mientras que las pruebas estadísticas confirman su importancia.
Cuando una variable aumenta la otra también tiende a aumentar, tenemos una relación positiva. La altura y el peso ilustran esto:las personas más altas suelen pesar más. Por el contrario, una relación negativa significa que cuando una variable aumenta, la otra cae. El consumo de combustible versus el peso del vehículo es un ejemplo clásico:los autos más pesados tienden a tener una menor eficiencia de combustible.
Las relaciones lineales se pueden capturar mediante una línea recta. La cantidad de pintura necesaria para cubrir una pared está relacionada linealmente con la superficie de la pared; duplicar el área duplica la pintura necesaria.
Las relaciones no lineales no se pueden expresar mediante una línea recta. La altura y el peso humanos exhiben un patrón no lineal:al duplicar la altura se duplica con creces el peso, por lo que un adulto de seis pies rara vez pesa solo 100 libras.
Una relación monótona mantiene la misma dirección (siempre positiva o siempre negativa) en todos los niveles de las variables. Los ejemplos anteriores son monótonos. Una relación no monótona, sin embargo, cambia de dirección; por ejemplo, el rendimiento suele alcanzar su punto máximo en niveles de estrés moderados y disminuye cuando el estrés es demasiado bajo o demasiado alto.
La fuerza de una relación refleja qué tan bien se ajusta un modelo matemático simple a los datos. La correlación entre pintura y área de pared es fuerte:la mayor parte de la variabilidad en el volumen de pintura se explica por el tamaño de la pared. Por el contrario, la correlación altura-peso es más débil; muchos otros factores influyen en el peso corporal.
Las herramientas estadísticas, como los coeficientes de correlación, el análisis de regresión y las pruebas de hipótesis, cuantifican estas relaciones y ayudan a los investigadores a evaluar su confiabilidad.
