Cómo calcular la correlación en Excel

Este método calcula el coeficiente de correlación de Pearson que cuantifica la fuerza y la dirección de la asociación lineal de dos variables. Resulta útil cuando tenemos varias variables que pueden estar correlacionadas entre sí y queremos seleccionar aquellas que tengan la relación más fuerte. La correlación puede llevarse a cabo para elegir las variables para una regresión lineal predictiva.

Con el complemento de Análisis de datos de Excel, podemos llevar a cabo un análisis de la correlación que tenga como resultado una tabla de doble entrada con coeficientes de correlación (coeficientes de Pearson). También podemos calcular las correlaciones utilizando la fórmula de Excel “=COEF.DE.CORREL().” El signo del coeficiente (el coeficiente de correlación de Pearson) representa la dirección (si x aumenta entonces y aumenta = correlación positiva; si x aumenta entonces y disminuye = correlación negativa), mientras que el valor absoluto de 0 a 1 representa la fuerza de la correlación. Por lo general, si es superior a 0,8 es muy fuerte, si está entre 0,6 y 0,8 es fuerte, y cuando es inferior a 0,4 entonces no hay correlación (o es muy débil).

La imagen muestra que existe una correlación positiva muy fuerte entre X1 e Y así como una correlación positiva fuerte entre X1–X3 y X3–Y. X3 y  X4 tienen una correlación negativa débil.

Puedes descargar la plantilla Excel al final de este post con las instrucciones y el resultado de la matriz de correlación (usando el complemento Análisis de Datos) y el cálculo con la función COEF.DE.CORREL().

Este post se basa en el libro “80 Fundamental Models for Business Analysts“ donde se explican diferentes modelos de análisis acompañados de plantillas Excel.