Concepto de correlación
Kerlinger (1985) afirma que la esencia de la ciencia son las relaciones entre variables, que pueden ponerse de manifiesto entre grupos, clases o conjuntos de objetos, pero que no cabe hablar de relaciones entre variables midiendo solamente a un individuo.
Cuando conocemos la relación entre variables, pueden llegar a formularse predicciones de los valores de una a partir de la otra.
Las situaciones que pueden analizarse son varias:

Estudiar la relación entre dos o más variables dentro de un mismo grupo de sujetos.
Con dos o más grupos comprobar la relación entre ellos en una sola variable.
Estudiar una misma variable medida en dos momentos diferentes en una misma muestra.

Una relación simple entre dos series de datos se denomina correlación entre dos variables. Nos indica la tendencia entre dos o más conjuntos de datos a variar de forma conjunta. Tenemos varias posibilidades:
Relación perfecta positiva. Cuando al aumentar los valores de una de las variables, los valores de la otra lo hacen en la misma proporción. Ver fig. 7.1 pág. 131. La correlación se expresa como +1.
Relación imperfecta positiva. Se la conoce como relación directa de variables. A valores elevados de una variable le corresponden valores también altos de la otra; y a la inversa, los que puntúan bajo coinciden en las dos variables. Ver fig. 7.2 pág. 131. La correlación se sitúa entre los valores 0 y +1.
Relación perfecta negativa. Se da una relación inversa entre las variables, de tal forma que al aumentar los valores de una de ellas, los de la otra disminuyen y lo hacen en la misma proporción. Ver fig. 7.3 pág. 132. La correlación se expresa como -1.
Relación imperfecta negativa. Llamada relación inversa entre variables, lo que supone que las puntuaciones altas en una variable se corresponden con las bajas en la otra. Ver fig. 7.4 pági. 132. La correlación se sitúa entre los valores 0 y -1.
Relación nula o ausencia de relación. Se da cuando dos variables son independientes una de la otra. Puede afirmarse que las puntuaciones de las dos variables se deben a factores aleatorios. La correlación se expresa por 0.

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Estadística aplicada a la educación, UNED. Ramón Pérez Juste, José Luis García Llamas, Juan Antonio Gil Pascual y Arturo Galán González.