10 ejemplos de correlación negativa
Una correlación negativa es una relación entre dos variables en la que una variable disminuye a medida que la otra aumenta.
Como ejemplo de correlación negativa, se podría observar una correlación negativa entre la felicidad y el número de horas trabajadas; es decir, a medida que aumenta el tiempo de trabajo, disminuye la satisfacción.
Desde la pobreza y la esperanza de vida hasta las tasas de criminalidad y los niveles de educación, así como las tasas de empleo y la inflación, se pueden encontrar correlaciones negativas en muchas áreas.
Los investigadores pueden cuantificar la fuerza de una correlación negativa entre dos variables y medir su efecto mutuo utilizando técnicas como el análisis de regresión.
Este proceso permite evaluar cómo los cambios en una variable pueden influir en la otra.
Las correlaciones negativas pueden ser una herramienta poderosa para los investigadores, permitiéndoles descubrir y revelar relaciones de causa y efecto entre varios aspectos de nuestro mundo.
Al estudiar estas conexiones, podemos obtener conocimientos muy necesarios sobre el entorno que nos rodea.
Definición de correlación negativa
Ciencias económicas, matemáticas, estadísticas, la psicología y la filosofía estudian un fenómeno conocido como correlación negativa: la relación entre dos variables donde un aumento en una provoca una disminución en la otra.
La relación entre las variables es inversa: a medida que una aumenta, la otra disminuye. Por ejemplo, cuando aumentan las temperaturas, las nevadas disminuyen en consecuencia.
Según Hinote y Wasserman (2020),
“…la correlación negativa (o inversa) describe una situación en la que una variable aumenta y la otra disminuye sistemáticamente, o viceversa” (p. 56).
Además, una correlación negativa es una indicación de la fuerza de la asociación entre dos variables y conlleva fuertes implicaciones para comprender cómo interactúan los diversos fenómenos entre sí.
Simplemente, las correlaciones negativas se pueden usar para explicar por qué ocurren ciertos fenómenos, como por qué un aumento en una variable provoca una disminución en la otra.
Ejemplos de correlación negativa
- El consumo excesivo de azúcar se ha relacionado con una menor higiene bucal, ya que no solo estimula el crecimiento bacteriano sino que también debilita el esmalte dental.
- Un estudio de la contaminación del aire y las tasas de asma revela una clara correlación: cuanto más altos son los niveles de contaminación del aire, peor se vuelve la salud. También podríamos afirmar esto como una correlación positiva: cuando hay más smog en nuestra atmósfera, experimentamos más asma.
- A medida que las tasas de interés suben, los precios de la vivienda bajan. Esto se debe a que las altas tasas de interés dificultan la obtención de una hipoteca. Con menos demanda en el mercado, menos personas estarán dispuestas a comprar una casa.
- De manera similar, cuando aumentan las tasas de interés de las hipotecas, los consumidores sienten la presión de los costos adicionales de vivienda y reducen sus gastos en otras áreas. En consecuencia, un repunte de estas tasas provoca una caída del gasto discrecional.
- Cuando aumenta el consumo de 'bebidas para adultos', la agudeza mental y la coordinación física disminuyen drásticamente. Es por esta razón que es ilegal conducir bajo la influencia.
- Las proporciones más altas de alumnos por maestro se correlacionan con puntajes más bajos de rendimiento de los estudiantes. Cuando hay demasiados estudiantes por maestro, se vuelve difícil brindar atención individual, lo que en última instancia puede afectar negativamente el rendimiento de los estudiantes.
- Las tasas de desempleo más altas coinciden con niveles reducidos de confianza del consumidor: cuando las personas no se sienten seguras con respecto a sus trabajos, tienden a abstenerse de gastar dinero o asumir riesgos financieros, lo que suprime el crecimiento económico con el tiempo si no se controla.
- A medida que aumenta el clima, el consumo de helados disminuye. Esto se debe a que nuestros cuerpos anhelan más los alimentos fríos durante el clima cálido que cuando hace frío.
- A medida que aumenta la pobreza, disminuye la esperanza de vida. Esto se debe a que las personas más pobres tienen menos acceso a la nutrición, la atención médica y otros bienes y servicios que ayudan a lograr un estilo de vida saludable.
- A medida que aumentan los niveles de ejercicio, disminuye el riesgo de cáncer. Como resultado, la mayoría de las agencias gubernamentales de salud recomiendan un mínimo de 30 minutos de ejercicio cardíaco por día.
Tipos de Correlaciones
Mientras que una correlación negativa describe una relación entre dos variables que disminuye cuando una aumenta, una correlación positiva es un opuesto. Una correlación cero implica que no existe ninguna relación entre las dos variables.
- Correlación negativa es un fenómeno en el que dos variables se relacionan de manera que un aumento en una de las variables provoca una disminución en la otra y viceversa (DePoy & Gilson, 2016).
- Correlacion positiva, por otro lado, es cuando dos variables están relacionadas de tal manera que un aumento en una variable resulta en un aumento en la otra (DePoy & Gilson, 2016). Por ejemplo, un aumento en el consumo de azúcar conducirá a una disminución de la salud dental (correlación negativa). Por el contrario, un aumento en el ejercicio conduce a una mayor condición física (correlación positiva). En ambos casos, existe una relación directa entre las dos variables pero con diferentes resultados, uno negativo y otro positivo.
- Correlación cero describe dos variables que no tienen ninguna relación entre sí. Significa que los cambios en una variable no afectarán a la otra de ninguna manera (DePoy & Gilson, 2016).
- Correlación ilusoria Sucede cuando se percibe que dos variables (personas, eventos o comportamientos) tienen una relación, cuando en realidad no existe una razón lógica para que estén correlacionadas. Por ejemplo, si ve que una moneda ha salido cara seis de seis veces, puede pensar que es probable que vuelva a salir cara la próxima vez. Esto es una ilusión. Todavía hay una probabilidad del 50/50 de que salga cruz.
Cómo determinar la correlación negativa
La fórmula del coeficiente de correlación de Pearson es uno de los métodos más utilizados para determinar la fuerza de las correlaciones negativas entre dos variables.
Esta fórmula considera la media y la desviación estándar de ambas variables, así como la covarianza entre ellas.
La fórmula para calcular el coeficiente de correlación de Pearson es la siguiente:
Correlación(X,Y) = Covarianza(X,Y) / (StdDev(X)*StdDev(Y)),
donde la covarianza mide cómo cambian dos variables juntas, StdDev es la desviación estándar de cada variable y X e Y son sus dos variables (Sharma, 2019).
Si conecta sus puntos de datos y calcula un resultado que está entre -1 y 0, entonces ha establecido una correlación negativa entre las dos variables.
Fuerza de correlación negativa
La fuerza de la correlación negativa se mide en una escala de -1 a 0, siendo -1 el nivel de correlación más fuerte posible y 0 indicando que no hay ninguna correlación.
Cuanto más se acerca el coeficiente de correlación a -1, más fuerte es la relación negativa entre dos variables diferentes (McMillan, 2008).
Por ejemplo, supongamos que estamos viendo datos de temperatura y precipitación para un área específica a lo largo del tiempo. Un conjunto de datos que mostrara que las temperaturas estaban disminuyendo cuando la lluvia estaba aumentando indicaría una fuerte relación negativa.
Si ejecutamos nuestro análisis y obtenemos un coeficiente de correlación de -0,9, sería seguro asumir que efectivamente hubo una fuerte conexión negativa entre estas dos variables.
Alternativamente, si obtuvimos un coeficiente de solo -0.5 cuando realizamos nuestro análisis, esto indicaría que si bien todavía existe alguna conexión entre estas dos variables (la temperatura disminuye cuando aumenta la lluvia), no es tan fuerte como antes (-0.9 ).
Podría significar que otros factores influyen en esta relación además de las temperaturas y las precipitaciones.
Importancia de la correlación negativa
La correlación negativa es un concepto importante en el análisis de datos, ya que ayuda a comprender mejor las relaciones entre dos variables.
Por ejemplo, si se estudia cómo la temperatura afecta la tasa de crecimiento de una especie, una correlación negativa podría indicar que a medida que aumentan las temperaturas, la tasa de crecimiento de la especie disminuye.
Este conocimiento se puede utilizar para tomar decisiones informadas sobre qué acciones se deben tomar para preservar o mejorar las tasas de crecimiento a largo plazo de la especie.
En el análisis predictivo, comprender las correlaciones negativas puede ayudarnos a anticipar y responder a los cambios en las tendencias.
Por ejemplo, el análisis de correlaciones puede revelar conexiones entre los precios de las acciones y otros indicadores macroeconómicos cuando se trabaja con conjuntos de datos financieros.
Al reconocer esas conexiones, se pueden hacer mejores predicciones sobre los movimientos futuros del mercado y se pueden identificar oportunidades de inversión.
La correlación negativa también puede proporcionar información sobre las relaciones de causa y efecto entre variables que de otro modo no estarían relacionadas y que no son fáciles de identificar.
Un ejemplo clásico de esto es la fuerte correlación negativa entre fumar tabaco y la esperanza de vida: como más personas fuman cigarrillos con el tiempo, la esperanza de vida tiende a disminuir.
Comprender esta correlación permite a los profesionales de la salud pública orientar las intervenciones y crear campañas que reduzcan la prevalencia del tabaquismo.
Correlación negativa en la diversificación de cartera
Correlaciones negativas en la diversificación de cartera surgir cuando dos inversiones tienen una relación inversa. Por ejemplo, cuando un activo sube, el otro baja, y viceversa. (Pula et al., 2012).
Este tipo de correlación se utiliza para reducir el riesgo en una cartera, ya que distribuye las pérdidas entre diferentes activos y puede ayudar a proteger a los inversores de las grandes oscilaciones del mercado.
Las correlaciones negativas generalmente se encuentran entre acciones y bonos o acciones y materias primas como el oro o el petróleo.
Por ejemplo, los bonos tienden a aumentar su valor cuando las acciones bajan debido a su condición de refugio seguro. De manera similar, cuando los precios del petróleo caen, los precios del oro tienden a subir a medida que los inversores acuden en masa a la seguridad de los metales preciosos.
Otra forma de utilizar las correlaciones negativas en la diversificación de la cartera es invertir en diferentes regiones geográficas o sectores del mercado (Lossen, 2007).
Invertir en mercados emergentes como India o China puede brindar cierta protección contra inversiones en mercados establecidos como EE.
La correlación negativa también se puede explotar a través de ventas en corto, donde un comerciante venderá acciones prestadas con la expectativa de que bajen de precio para poder volver a comprarlas a un costo menor más adelante.
Esta estrategia ayuda a proteger contra pérdidas si un operador se equivoca con su apuesta y proporciona una capa adicional de protección para la cartera de un inversor.
Conclusión
La correlación negativa es un concepto importante en el análisis de datos, el análisis predictivo y la diversificación de carteras.
Puede proporcionar información sobre las relaciones de causa y efecto entre variables que no son obvias y puede usarse para identificar oportunidades de inversión o protegerse contra pérdidas.
Al analizar las correlaciones, es importante recordar que la correlación no implica causalidad, y se necesita más investigación para comprender las relaciones subyacentes entre las variables.
Sin embargo, comprender adecuadamente las correlaciones negativas puede ser valioso para tomar mejores decisiones basadas en datos.
Referencias
DePoy, E. y Gilson, S. (2016). Investigación y evaluación del trabajo social. Publicaciones SAGE.
Hinote, BP y Wasserman, JA (2020). Ciencias sociales y del comportamiento para profesionales de la salud. Editorial Rowman & Littlefield.
Lossen, U. (2007). Estrategias de cartera de firmas de capital privado. Springer Science & Business Media.
Mcmillan, JH (2008). Elementos esenciales de la evaluación para la educación basada en estándares. Corwin Press.
Pula, JS, Berisha, G. y Ahmeti, S. (2012). El impacto de la diversificación de la cartera en el rendimiento y el riesgo de las inversiones del fideicomiso de ahorro para pensiones de Kosovo. Revista de Negocios y Economía, 3(3), 198–211. https://doi.org/10.15341/jbe(2155-7950)/03.03.2012/005
Sharma, JK (2019). Estadísticas de negocios. Editorial Vikas.
Victoria Sus (MA)
Viktoriya Sus es una escritora académica especializada principalmente en economía y negocios de Ucrania. Tiene una maestría en Negocios Internacionales de la Universidad Nacional de Lviv y tiene más de 6 años de experiencia escribiendo para diferentes clientes. A Viktoriya le apasiona investigar las últimas tendencias en economía y negocios. Sin embargo, también le encanta explorar diferentes temas como la psicología, la filosofía y más.
Chris Drew (Doctorado)
Este artículo fue revisado por pares y editado por Chris Drew (PhD). El proceso de revisión en Profesor útil implica tener un experto de nivel de doctorado que verifique, edite y contribuya a los artículos. Los revisores se aseguran de que todo el contenido refleje el consenso académico de expertos y esté respaldado con referencias a estudios académicos. Dr. Drew ha publicado más de 20 artículos académicos en revistas académicas. Es el ex editor de Journal of Learning Development in Higher Education y tiene un doctorado en Educación de ACU.
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