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Datos y límites del método
| Coeficiente | r de Pearson para cada par de columnas numéricas |
|---|---|
| Diagonal | Siempre exactamente 1: cada columna correlaciona perfectamente consigo misma |
| Simetría | La matriz es simétrica; las mitades por encima y por debajo de la diagonal son idénticas |
| Valores ausentes | Tratados por pares: cada celda usa las filas donde ambas columnas están presentes |
| Par más fuerte | Se reporta aparte, excluyendo la diagonal |
| Límite de columnas | La legibilidad práctica acaba hacia las 10 columnas: ya son 45 pares distintos |
Cuándo induce a error
- El problema de las comparaciones múltiples es grave aquí y casi nunca se menciona. Diez columnas producen 45 pares; con el umbral habitual del 5 % deberías esperar que dos o tres parezcan significativos por puro azar. Una matriz de correlaciones genera hipótesis, nunca conclusiones.
- Cada celda es un coeficiente de Pearson, así que todas sus limitaciones se aplican cuarenta y cinco veces: solo relaciones lineales, y un atípico puede fabricar un par que parezca fuerte.
- El tratamiento por pares de los valores ausentes implica que distintas celdas pueden calcularse sobre subconjuntos de filas distintos. Dos coeficientes de la misma matriz pueden no basarse en la misma muestra.
- La correlación entre dos columnas no dice nada sobre qué ocurre si se mantiene constante una tercera. Columnas que crecen con el tiempo correlacionan entre sí exista o no una conexión real.
Cómo se calcula
Cada columna numérica se empareja con todas las demás y se calcula la r de Pearson para cada par. La diagonal es 1 por construcción y la matriz es simétrica, así que la información está en el triángulo superior; el resto está por comodidad de lectura.
Los valores ausentes se tratan por pares en lugar de descartar filas enteras. Una fila a la que le falte una columna sigue contribuyendo a todos los pares que no la involucren, lo que preserva datos pero implica que no todas las celdas se calculan sobre las mismas filas.
El par más fuerte excluyendo la diagonal se reporta arriba, porque es lo primero que cualquiera busca y rastrear una cuadrícula en busca del mayor valor absoluto es justo el tipo de tarea que una persona hace mal.
En los datos de ejemplo, el gasto en anuncios, las ventas y las visitas suben juntos durante todo el periodo. Sus correlaciones mutuas rozan el 1, lo que ilustra la trampa: la imagen es real, la aritmética es correcta y la historia causal que sugiere puede ser completamente falsa.
Preguntas y respuestas
¿Cómo leo la matriz?
Busca la fila de una variable y la columna de la otra; la celda donde se cruzan es su correlación. Valores cerca de ±1 indican relación lineal fuerte, cerca de 0 ninguna. La diagonal siempre es 1 y no aporta información.
Varios pares parecen significativos. ¿Puedo fiarme?
Con cuidado. Con diez columnas hay 45 pares y unos cuantos parecerán fuertes solo por azar. Trata lo que encuentres aquí como una hipótesis a comprobar con datos nuevos, no como un resultado.
¿Por qué tres de mis columnas correlacionan entre sí?
Muy a menudo porque las tres crecen con el tiempo. La tendencia compartida es la causa más común de un grupo de correlaciones altas y no dice nada sobre una conexión directa entre ellas.
¿Puedo obtener correlaciones de Spearman?
En la matriz no: aquí se usa Pearson en todas las celdas. Para un par concreto donde preocupen los atípicos o la curvatura, existe la página dedicada a Spearman.
¿Se suben mis datos?
No. Cada coeficiente se calcula en tu navegador.