Tabla de Contenidos

Diferencia entre correlación y regresión (con tabla)

Los dos términos más utilizados en el mundo de la estadística son Correlación seguido de Regresión. Los dos términos se describen como «Análisis», ya que se basan en la difusión de numerosas variables. Este fenómeno se conoce comúnmente como distribución multivariante. Se utilizan con mayor frecuencia cuando es necesario examinar la asociación entre dos variables cuantitativas.

Es más probable que los entrevistados sean interrogados sobre las características distintivas de Correlación y Regresión. Sin embargo, muchas personas tienen dudas al entender las dos frases anteriores.

Correlación vs regresión

La diferencia entre correlación y regresión es que la correlación es la medida de asociación o ausencia entre las dos variables, por ejemplo, ‘x’ e ‘y’. ‘x,’ e ‘y’ no son variables independientes o dependientes aquí. Mientras que, en Regresión, el valor de la variable contingente se calcula utilizando el valor de la variable independiente.

La relación entre las dos variables diferentes evaluadas inicialmente. La regresión tiene innumerables aplicaciones instintivas en el día a día. Aquí hay una tabla de comparación completa que puede explicar con éxito las diferencias entre los dos términos.

Tabla de comparación entre correlación y regresión

Parámetro de regresión de correlación de comparación

Sentido	Determina la correlación, que es la asociación entre dos variables. Depende en gran medida de procedimientos basados en estadísticas.	Justifica la relación aritmética entre los dos, un valor autónomo y otro dependiente.
Objetivo	Permite identificar el valor numérico que expresa la relación entre dos o más variables.	En Regresión, los valores de una variable fija nos ayudan a identificar y aproximar los valores de la variable aleatoria.
Uso	Se muestra la asociación lineal entre dos variables.	Principalmente basado en una estimación basada en una variable para predecir el valor de la otra variable.
Variable independiente y variable dependiente	Tanto las variables dependientes como las independientes son similares entre sí.	Las variables independientes y dependientes no son lo mismo.
Indicación	Es la medida del grado en que las dos variables cambian simultáneamente.	La regresión significa cómo el cambio en el valor de una variable (x) está determinado por la variable (y).

¿Qué es la correlación?

La correlación se deriva de dos palabras, a saber, «Co», que significa juntos, y «relación», que significa vínculo o conexión, que se encuentra entre un par de cantidades.

Simplemente significa el grado de cambio que ocurre en una de las variables y es reaccionado por un cambio correspondiente en la otra variable. Esto podría ser un cambio explícito o implícito.

Muestra con éxito el grado de asociación entre dos de las variables tomadas en consideración, se basa en los principios de la estadística. El valor determinado puede ser positivo o negativo.

Cuando ambas variables se mueven en una dirección idéntica, se trata de una correlación positiva y los resultados se corresponden entre sí, lo que genera inversión y ganancia.

Por el contrario, se produce una correlación negativa cuando las variables se mueven en direcciones opuestas, esto da como resultado la disminución de la otra variable. Por ejemplo, el valor y el requisito de un artículo están relacionados entre sí.

Un ejemplo en el que la correlación se puede implementar con éxito es cuando una empresa desea comparar el número acumulado de ventas realizadas con el número de vendedores empleados.

¿Qué es la regresión?

La regresión es un intento que se utiliza para determinar la relación de una variable con la otra variable significativa. Los dos tipos de variables que se utilizan son una dependiente y otra independiente. La regresión va un paso por delante de la correlación, ya que agrega las capacidades de predicción.

La regresión es aplicada de forma intuitiva por la gente a diario. Ocupa un lugar importante en las acciones humanas, ya que es una potente herramienta que se utiliza para predecir los eventos que ocurrieron antes de estos tiempos, en el presente y en el futuro en base a los eventos y ocurrencias anteriores o actuales.

Por ejemplo, los registros comerciales pasados pueden estimar sus ganancias futuras. Se puede explicar con un simple ejemplo de cómo nos despertamos por la mañana. Si se acuesta temprano, podrá levantarse temprano por la mañana con mayor facilidad.

Podemos entender la regresión lineal usando dos variables ‘x’ e ‘y’. Aquí, tanto las variables ‘x’ como ‘y’ dependen de otra, es decir, ‘y’ depende o se ve afectada por ‘x’, que es una variable independiente. Los factores mencionados se indican en un gráfico estadístico, que es una representación matemática.

La regresión cuantitativa es más precisa ya que crea una interpretación aritmética de una ecuación. Esta ecuación o fórmulas se pueden utilizar para analizar y predecir en el futuro.

Por ejemplo, un médico estima la dosis de fármaco adecuada (variable independiente) para un paciente en función de su peso corporal, que es una variable dependiente.

Principales diferencias entre correlación y regresión

En Correlación, solo se considera una sola pieza de datos o estadísticas. Sin embargo, Regression proporciona una ecuación matemática completa.
La correlación señala el grado en que dos variables están asociadas entre sí. Por otro lado, la regresión refleja la impresión de un cambio de unidad en la variable independiente debido a los cambios en la variable dependiente.
La correlación puede dar un valor nítido que describe la relación entre las dos variables. La regresión es beneficiosa, ya que examina minuciosamente y predice los valores de una variable utilizando ecuaciones matemáticas.
En correlación, las variables ‘x’ e ‘y’ son arbitrarias. Pueden tener peso, presión arterial o nivel de colesterol. A diferencia de Regresión que asume ‘x’ como una variable fija sin error, como el ajuste de temperatura.
El término Correlación se derivó durante el siglo XVI, del latín medieval, que significa una relación o conexión mutua entre dos o más cosas.
Por otro lado, Francis Galton acuñó el término Regresión en el siglo XIX. Lo usó para ilustrar un hecho biológico. En particular, la regresión significa volver a un estado primitivo.

Preguntas frecuentes (FAQ) sobre correlación y regresión

¿Cuáles son los tipos de regresión?

Existen principalmente siete tipos de regresiones, a saber:
Regresión lineal – la naturaleza de la línea de regresión es lineal; la variable independiente es discreta o continua, la variable dependiente es continua
Regresión logística – No se requiere una relación lineal entre la variable dependiente y la independiente, la naturaleza de la variable dependiente es binaria (0/1, Sí / No, Verdadero / Falso)
Regresión polinomial – la potencia de la variable independiente excede 1.
Regresión paso a paso – se utiliza cuando hay múltiples variables independientes, el proceso automático selecciona variables independientes sin intervención humana
Regresión de crestas – se usa cuando las variables independientes están altamente correlacionadas, use el parámetro de contracción para resolver el problema de multicolinealidad
Regresión de lazo – las suposiciones son las mismas que las de la regresión por mínimos cuadrados, reduce los coeficientes a cero, mejora la precisión de los modelos de regresión lineal
Regresión de ElasticNet – un híbrido de técnicas de regresión de lazo y cresta, sin limitación en el número de variables seleccionadas
¿Cuáles son los diferentes tipos de correlación?

Existen principalmente seis tipos de correlaciones, a saber:
Correlacion positiva – un aumento en la variable aumenta el valor de otras
Correlación negativa – un aumento en una variable disminuye el valor de otras
Sin correlación – la dependencia lineal no existe entre dos variables
Correlación perfecta – Existe dependencia funcional entre dos variables
Fuerte correlación – los puntos están ubicados cerca uno del otro en la línea
Correlación débil – los puntos están ubicados lejos unos de otros en la línea
¿Por qué se usa la regresión?

El uso principal de la regresión es observar la relación de una variable dependiente con una independiente. Las estadísticas de regresión se pueden utilizar para determinar el valor de una variable dependiente cuando ya se conoce el valor de la variable independiente.
¿Puedes usar la correlación para predecir?

Sí, la correlación se puede utilizar para predecir el valor de una variable, dado que ya conocemos el valor de otra variable.
¿Cómo interpretas el coeficiente de correlación?

La interpretación del coeficiente de correlación se puede hacer observando cuál de los valores dados a continuación está más cerca del coeficiente de correlación del valor:
Relación lineal negativa
-1 = descenso perfecto.
-0,70 = fuerte descenso.
-0,50 = descenso moderado.
-0,30 = cuesta abajo débil.
Sin relación
0 = sin relación lineal.
Relación lineal positiva
+0,30 = débil cuesta arriba.
+0,50 = cuesta arriba moderada.
+0,70 = fuerte cuesta arriba.
+1 = perfecto cuesta arriba.

Conclusión

Es obvio que el análisis de correlación y el análisis de regresión tienen una gran diferencia entre sí, aunque estos dos conceptos matemáticos se calculan juntos.

Mientras que en un análisis de regresión, el investigador intenta identificar la relación funcional entre las dos variables establecidas para obtener beneficios y ganancias futuras.