1. Son herramientas utilizadas para analizar la relación entre dos variables en un conjunto de datos. Estas medidas permiten cuantificar la fuerza y la dirección de la relación entre las dos variables, así como determinar si existe una relación lineal o no.La regresión se utiliza para predecir o modelar una variable dependiente en función de una o más variables independientes. La consecuencia, por otro lado, se enfoca en medir la asociación o relación entre dos variables sin necesidad de establecer una relación de causalidad.
1.1. Tipos
1.1.1. Coeficiente de conexión de Pearson
1.1.1.1. Es una medida que evalúa la conexión lineal entre dos variables continuas. Varía entre -1 y 1, donde 1 indica una conexión positiva perfecta, -1 indica una conexión negativa perfecta y 0 indica una falta de conexión.
1.1.1.1.1. Características
1.1.2. Coeficiente de conexiones de Spearman
1.1.2.1. Esta medida evalúa la conexión monótona entre dos variables, ya sean continuas u ordinales. No se basa en una relación lineal y es menos sensible a los valores atípicos que el coeficiente de consecuencias de Pearson.
1.1.2.1.1. Características
1.1.3. Coeficiente de determinación (R²)
1.1.3.1. Se utiliza en el contexto de la regresión para medir la proporción de la necesidad de la variable dependiente que puede ser explicada por la(s) variable(s) independiente(s). Varía entre 0 y 1, donde 1 indica que la variable independiente explica completamente la diversidad de la variable dependiente.
1.1.3.1.1. Características