Función:

PEARSON (Coeficiente de Correlación producto o momento r)

Problema ejemplo:

Suponga que sus empleados tomen una prueba para medir la agilidad manual. Usted tiene la impresión de que la edad de los empleados está relacionada con las calificaciones de las pruebas. Diez empleados reportaron sus calificaciones de la prueba de agilidad manual. ¿Existe alguna correlación entre la edad de los empleados y las calificaciones de la prueba.

Empleado Edad Prueba1 35 932 25 963 52 874 40 905 26 946 55 867 61 848 30 939 47 9110 66 84

Observaciones:

La función de PEARSON devuleve el coeficiente de correlación producto o momento r de Pearson. En este caso ‘r’ es un índice que está entre –1.0 y 1.0 que refleja el grado de dependencia lineal entre dos conjuntos de datos. La función le pide lo siguiente: PEARSON(Array1, Array2) [PEARSON(matriz1, matriz2)]:

Array 1 es un conjunto de valores independientes.

Array 2 es un de conjunto valores dependientes.

Como resultado, la función para el problema ejemplo es la siguiente: PEARSON(B2:B11, C2:C11). El coeficiente de correlación producto o momento r en este caso es r= 0.971591. En otras palabras, sí existe una alta correlación entre la edad de los empleados y la calificación de la prueba de agilidad manual.

Problema para el estudiante:

Suponga que la compañía Trigos Excelentes, S.A. le haya pedido a varios de sus representantes regionales trabajar tiempo extra para incrementar las ventas. Usted no está convencido de que el tiempo extra sea necesario, ni que las horas extras estén correlacionadas con el incremento de ventas. La siguiente tabla de datos muestra el número de horas mensuales que los representantes trabajaban anteriormente junto con el promedio de ventas. La tabla de datos también muestra el incremento de horas y las nuevas ventas. Compare el incremento de horas con el incremento de ventas para determinar si están correlacionados.

Aumento en Ventas: Horas Extras

REGION Hrs. Prev. Vtas.Prev. Hrs Extras Ventas Act. Incr Hrs. Incr. Vtas.Norte A 160 $44,500 200 $45,000 40 $500 Norte B 175 $49,000 240 $50,000 65 $1,000 Norte C 166 $50,000 250 $50,500 84 $500 Norte D 150 $39,000 190 $43,000 40 $4,000 Norte E 140 $45,000 210 $47,000 70 $2,000 Sur A 177 $50,500 245 $55,500 68 $5,000 Sur B 160 $61,000 270 $63,000 110 $2,000 Sur C 160 $43,000 250 $47,000 90 $4,000 Sur D 165 $41,000 230 $42,000 65 $1,000 Sur E 165 $40,000 200 $50,000 35 $10,000 Este A 170 $43,500 200 $52,000 30 $8,500 Este B 165 $55,000 250 $57,000 85 $2,000 Este C 160 $56,500 250 $60,000 90 $3,500 Este D 155 $42,000 245 $43,000 90 $1,000 Este E 150 $39,500 200 $42,000 50 $2,500

Oeste A 155 $41,000 230 $46,000 75 $5,000 Oeste B 160 $38,000 250 $47,000 90 $9,000 Oeste C 160 $59,000 230 $62,000 70 $3,000 Oeste D 170 $45,000 240 $49,000 70 $4,000 Oeste E 160 $46,500 200 $47,000 40 $500

             Total 3223 $929,000 4580 $998,000 1357 $69,000

PEARSON(F3:F22, G3:G22)

=

0.2208

Nótese: El coeficiente de correlación producto o momento r es igual a 0.2208, por lo tanto NO EXISTE una fuerte correlación o dependencia lineal entre el incremento de horas extras y el incremento de ventas.