Herramienta Correlación de Pearson
Ejemplo de cada herramienta
Correlación de Pearson tiene un ejemplo de uso. Consulta Flujos de trabajo de muestra para aprender cómo acceder a este y muchos otros ejemplos directamente en Alteryx Designer.
Utiliza la Correlación de Pearson para medir la correlación entre dos variables.
La herramienta Correlación de Pearson utiliza el coeficiente de correlación de Pearson del producto-momento (a veces conocido como PMCC, y típicamente denotado por r) para medir la correlación (dependencia lineal) entre dos variables X e Y, dando un valor entre +1 y −1 inclusive. Es ampliamente utilizado en las ciencias como medida de la fuerza de la dependencia lineal entre dos variables*.
La correlación (a menudo medida como coeficiente de correlación, ρ) indica la fortaleza y dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias. Los valores de correlación van desde –1,00 (una correlación negativa perfecta) hasta +1,00 (una correlación positiva perfecta). Cero indica ninguna correlación en absoluto.
El coeficiente de Pearson se obtiene dividiendo la covarianza de las dos variables por el producto de sus desviaciones estándares*.
Generar correlación para las variables seleccionadas: selecciona dos o más campos (columnas) del flujo de entrada para ejecutar la correlación. Los campos deben ser numéricos. Las columnas que contienen identificadores únicos, como claves primarias subrogadas y claves primarias naturales, no deben utilizarse en análisis estadísticos. No tienen ningún valor predictivo y pueden causar excepciones en tiempo de ejecución.
Especifica el tipo de cálculo a ejecutar:
Calcular Correlación: mide la correlación de Pearson.
Calcular Covarianza: mide la covarianza entre diferentes campos. El tipo de covarianza es la "covarianza de muestra", que es lo mismo que la fórmula estadística de Excel "COVARIANCES".
La herramienta Coeficiente de correlación de Pearson espera valores no nulos. Si hay nulos en los datos, es una buena idea usar la herramienta Imputación para reemplazar los nulos primero.
* http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient