Conocer algunos datos no sirve de nada si no puedes integrarlos al contexto de la investigación. En ese caso, el coeficiente de relación permite agrupar un conjunto de datos asociados a una variable X y comparar su influencia en una variable Y.

Se trata de un factor estadístico que permite analizar el nivel de relación o influencia entre datos de una investigación; lo cual, dentro de una investigación de mercados, permite conocer a profundidad qué detalles condicional la situación del estudio.

Existen, al menos, tres tipos de coeficiente de correlación, pero en esencia, persiguen el mismo objetivo.

Cómo funciona el coeficiente de correlación

Una vez que extraes los datos de tus respectivas técnicas de investigación, lo que sigue es agrupar para procesar e interpretar. Dependiendo del objetivo de la misma, será necesario evaluarla influencia o relación entre las variables y por ello se aplica el coeficiente.

Cuando se trata del coeficiente de correlación de Pearson, tenemos un rango que oscila entre -1 y +1 pasando por 0. Cuando los datos se posicionan en el umbral positivo, se dice que existe una correlación positiva; es decir, si se incrementan los valores de una variable, la otra incrementa en consecuencia.

Un ejemplo de una correlación positiva es cuando aumentas el número de clientes, el ratio de ingresos también aumenta.

No obstante, puede darse el caso de que aumentando el valor de una variable, la segunda disminuya proporcionalmente. En este caso la representación se visualiza dentro del umbral negativo y en declive. En consecuencia, recibe el nombre de correlación negativa.

Siguiendo el ejemplo anterior, si aumentamos el número de clientes, es normal que la disponibilidad de stock disminuya. ¿De acuerdo?

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Ahora bien, si se da el caso en que el coeficiente de correlación es nulo o igual a 0, se habla de que las variables son independientes; es decir, no importa cuánto se altere una de ellas, la otra no sufrirá cambios.

En ese sentido, tenemos un conjunto de posibilidades que oscilan entre:

  • Correlación positiva perfecta = +1
  • Alta correlación positiva = +0.9
  • Baja correlación positiva = +0.5
  • Sin correlación = 0
  • Correlación negativa perfecta = -1
  • Alta correlación negativa = -0.9
  • Baja correlación negativa = -0.5

Coeficiente de correlación como factor clave en la investigación

Dentro de la investigación e mercados, no basta con tener una serie de datos. Puede que las técnicas de investigación se hayan ejecutado impecablemente, pero si no eres capaz de estructurar los datos o de interpretarlos, la investigación no servirá de nada.

Conocer el coeficiente de correlación, indiferentemente del método que utilices, te ayudará a entender mejor el comportamiento de las variables, con lo que puedes identificar tendencias, detectar el origen de problemáticas e incluso prever eventos negativos en el futuro cercano.

Las mejores decisiones se toman conforme una base de datos concretos y para ello, el apoyo estadístico es fundamental. Si deseas obtener mejores resultados en tus estrategias, necesitarás valerte de estas herramientas, así que espero que a partir de ahora las consideres como parte elemental de tu analítica.