{"id":5284,"date":"2023-12-22T09:27:00","date_gmt":"2023-12-22T09:27:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.estudiocontar.com\/?p=5284"},"modified":"2024-01-03T16:45:15","modified_gmt":"2024-01-03T16:45:15","slug":"coeficiente-de-correlacion-de-pearson","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2023\/12\/22\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson: un enfoque completo en evaluaci\u00f3n de relaciones"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-ub-table-of-contents-block ub_table-of-contents\" data-showtext=\"show\" data-hidetext=\"hide\" data-scrolltype=\"auto\" id=\"ub_table-of-contents-35299377-0e29-4f03-a697-47700d2cb7c2\" data-initiallyhideonmobile=\"false\"\n                    data-initiallyshow=\"true\"><div class=\"ub_table-of-contents-header-container\"><div class=\"ub_table-of-contents-header\">\n                    <div class=\"ub_table-of-contents-title\">Contenido<\/div><\/div><\/div><div class=\"ub_table-of-contents-extra-container\"><div class=\"ub_table-of-contents-container ub_table-of-contents-1-column \"><ul><li><a href=https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2023\/12\/22\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/#0-qu%C3%A9-es-el-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-pearson->Qu\u00e9 es el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/a><\/li><li><a href=https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2023\/12\/22\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/#1-cu%C3%A1l-es-la-importancia-del-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-pearson-en-investigaci%C3%B3n-de-mercados->Cu\u00e1l es la importancia del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson en investigaci\u00f3n de mercados<\/a><\/li><li><a href=https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2023\/12\/22\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/#2-c%C3%B3mo-calcular-el-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-pearson->C\u00f3mo calcular el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/a><ul><li><a href=https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2023\/12\/22\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/#3-interpretaci%C3%B3n-del-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-pearson->Interpretaci\u00f3n del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/a><\/li><li><a href=https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2023\/12\/22\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/#4-interpretaci%C3%B3n-de-los-valores-del-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-pearson->Interpretaci\u00f3n de los valores del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2023\/12\/22\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/#5-c%C3%B3mo-determinar-la-significaci%C3%B3n-del-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-pearson->C\u00f3mo determinar la significaci\u00f3n del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/a><\/li><li><a href=https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2023\/12\/22\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/#6-ejemplos-de-aplicaci%C3%B3n-en-investigaci%C3%B3n-de-mercados->Ejemplos de aplicaci\u00f3n en investigaci\u00f3n de mercados<\/a><ul><li><a href=https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2023\/12\/22\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/#7-evaluaci%C3%B3n-de-la-relaci%C3%B3n-entre-precio-y-demanda->Evaluaci\u00f3n de la relaci\u00f3n entre precio y demanda<\/a><\/li><li><a href=https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2023\/12\/22\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/#8-evaluaci%C3%B3n-de-la-relaci%C3%B3n-entre-publicidad-y-ventas->Evaluaci\u00f3n de la relaci\u00f3n entre publicidad y ventas<\/a><\/li><li><a href=https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2023\/12\/22\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/#9-relaci%C3%B3n-entre-satisfacci%C3%B3n-del-cliente-y-lealtad-a-la-marca->Relaci\u00f3n entre satisfacci\u00f3n del cliente y lealtad a la marca<\/a><\/li><li><a 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class=\"wp-block-ub-tabbed-content-tabs-title wp-block-ub-tabbed-content-tabs-title-mobile-horizontal-tab wp-block-ub-tabbed-content-tabs-title-tablet-horizontal-tab\"><div role=\"tab\" id=\"ub-tabbed-content-5cdc470c-b15d-4975-861e-91eb1ee092be-tab-0\" aria-controls=\"ub-tabbed-content-5cdc470c-b15d-4975-861e-91eb1ee092be-panel-0\"\n            aria-selected=\"true\" class = \"wp-block-ub-tabbed-content-tab-title-wrap active\" tabindex=\"-1\">\n            <div class=\"wp-block-ub-tabbed-content-tab-title\"><\/div><\/div><\/div><\/div>\n                <div class=\"wp-block-ub-tabbed-content-tabs-content\"><div role=\"tabpanel\" class=\"wp-block-ub-tabbed-content-tab-content-wrap active\"\n        id=\"ub-tabbed-content--panel-0\" aria-labelledby=\"ub-tabbed-content--tab-0\" tabindex=\"0\">\n\n<p><strong>Resumen<\/strong>: El coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson es una medida estad\u00edstica clave en la evaluaci\u00f3n de relaciones entre dos variables continuas. Este coeficiente es fundamental para analizar patrones y tendencias, ayudando a las empresas a comprender mejor el comportamiento del consumidor y tomar decisiones estrat\u00e9gicas. Su c\u00e1lculo se basa en la covarianza y las desviaciones est\u00e1ndar de las variables, y su interpretaci\u00f3n precisa es crucial para extraer conclusiones significativas sobre la relaci\u00f3n entre variables como precio y demanda o satisfacci\u00f3n del cliente y lealtad a la marca.<\/p>\n\n<\/div><\/div>\n            <\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"0-qu%C3%A9-es-el-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-pearson-\"><strong>Qu\u00e9 es el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>El coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson mide la fuerza y direcci\u00f3n de una relaci\u00f3n lineal entre dos variables. Con un rango de valores entre -1 y 1, indica una correlaci\u00f3n negativa perfecta, 0 para ausencia de correlaci\u00f3n, y 1 para correlaci\u00f3n positiva perfecta.<\/p>\n\n\n\n<p>El coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson, tambi\u00e9n conocido como r de Pearson, es una medida estad\u00edstica que cuantifica la relaci\u00f3n lineal entre dos variables continuas. Este coeficiente, representado como r, proporciona informaci\u00f3n sobre la direcci\u00f3n (positiva o negativa) y la fuerza de la relaci\u00f3n entre las variables.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Su f\u00f3rmula, que implica la covarianza y las desviaciones est\u00e1ndar de las dos variables, permite calcular la proporci\u00f3n de variabilidad compartida. En esencia, el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson oscila entre -1 y 1, donde -1 indica una correlaci\u00f3n negativa perfecta, 0 representa la ausencia de correlaci\u00f3n y 1 denota una correlaci\u00f3n positiva perfecta.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Esta herramienta se ha consolidado como parte fundamental en la investigaci\u00f3n cuantitativa, brindando a los analistas de datos una m\u00e9trica objetiva para comprender y cuantificar las relaciones lineales entre variables, lo que es esencial en campos tan diversos como la econom\u00eda, la psicolog\u00eda, la biolog\u00eda y, particularmente, en la investigaci\u00f3n de mercados y an\u00e1lisis comercial.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"574\" data-id=\"5288\" src=\"https:\/\/blog.estudiocontar.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cblanco_31_probability_used_in_calculating_life_expectancy._-a_cba08c62-95c9-48df-a598-efc4a5c55022-1024x574.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-5288\" srcset=\"https:\/\/blog.estudiocontar.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cblanco_31_probability_used_in_calculating_life_expectancy._-a_cba08c62-95c9-48df-a598-efc4a5c55022-1024x574.png 1024w, https:\/\/blog.estudiocontar.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cblanco_31_probability_used_in_calculating_life_expectancy._-a_cba08c62-95c9-48df-a598-efc4a5c55022-300x168.png 300w, https:\/\/blog.estudiocontar.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cblanco_31_probability_used_in_calculating_life_expectancy._-a_cba08c62-95c9-48df-a598-efc4a5c55022-768x430.png 768w, https:\/\/blog.estudiocontar.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cblanco_31_probability_used_in_calculating_life_expectancy._-a_cba08c62-95c9-48df-a598-efc4a5c55022.png 1456w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" title=\"\"><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"1-cu%C3%A1l-es-la-importancia-del-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-pearson-en-investigaci%C3%B3n-de-mercados-\"><strong>Cu\u00e1l es la importancia del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson en investigaci\u00f3n de mercados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>El coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson desempe\u00f1a un papel trascendental en el mundo din\u00e1mico y competitivo de la investigaci\u00f3n de mercados. Al ofrecer una m\u00e9trica cuantitativa de la relaci\u00f3n entre dos variables, se convierte en una herramienta esencial para comprender patrones y tendencias que influyen en las decisiones comerciales.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>En el contexto de la investigaci\u00f3n de mercados, donde la comprensi\u00f3n profunda del comportamiento del consumidor es clave, este coeficiente se erige como un faro que gu\u00eda a las empresas a trav\u00e9s de la vasta cantidad de datos recopilados.<\/p>\n\n\n\n<p>La importancia radica en su capacidad para proporcionar una evaluaci\u00f3n cuantitativa de la fuerza y direcci\u00f3n de la relaci\u00f3n entre variables cruciales para el \u00e9xito empresarial. Por ejemplo, al examinar la correlaci\u00f3n entre el precio de un producto y la demanda del mismo, las empresas pueden tomar decisiones estrat\u00e9gicas en t\u00e9rminos de fijaci\u00f3n de precios y estrategias de mercado.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, en un entorno donde la lealtad del cliente es un activo valioso, comprender la relaci\u00f3n entre la satisfacci\u00f3n del cliente y la lealtad a la marca se vuelve imperativo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed, el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson act\u00faa como un instrumento objetivo que cuantifica la naturaleza de esta relaci\u00f3n, permitiendo a las empresas dirigir sus esfuerzos hacia la mejora continua de la experiencia del cliente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"2-c%C3%B3mo-calcular-el-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-pearson-\"><strong>C\u00f3mo calcular el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Calcular el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson implica un proceso matem\u00e1tico que proporciona una medida cuantitativa precisa de la relaci\u00f3n lineal entre dos variables. La f\u00f3rmula para el c\u00e1lculo es la siguiente:<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/RxtlcTv8aQGhJqz4p8xNqipA77OmHZSg8yZFupfnoAEQvDkaP59u9QahsPEBARvid3vrdCBMWAcuxG-XNBJNbwLY3iBOD_zWibevkRR47zrvvZbSVHS2zkB097cx4yLbYC89_K4Dmu3ovK-_hLraJJE\" alt=\"coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson\" title=\"\"><\/figure><\/div>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"3-interpretaci%C3%B3n-del-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-pearson-\"><strong>Interpretaci\u00f3n del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>El<a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/coeficiente-de-correlacion-de-pearson\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/a>, al proporcionar una medida cuantitativa de la relaci\u00f3n lineal entre dos variables, requiere una interpretaci\u00f3n precisa para extraer conclusiones significativas. Este proceso de interpretaci\u00f3n implica comprender la direcci\u00f3n y la fuerza de la correlaci\u00f3n, as\u00ed como evaluar la significaci\u00f3n estad\u00edstica del coeficiente.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"4-interpretaci%C3%B3n-de-los-valores-del-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-pearson-\"><strong>Interpretaci\u00f3n de los valores del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><em>Correlaci\u00f3n positiva<\/em>: Un valor cercano a 1 indica una correlaci\u00f3n positiva perfecta. En este escenario, a medida que una variable aumenta, la otra tiende a aumentar tambi\u00e9n.<\/li>\n\n\n\n<li><em>Correlaci\u00f3n negativa<\/em>: Un valor cercano a -1 indica una correlaci\u00f3n negativa perfecta. Aqu\u00ed, a medida que una variable aumenta, la otra tiende a disminuir.<\/li>\n\n\n\n<li><em>Ausencia de correlaci\u00f3n<\/em>: Un valor cercano a 0 sugiere que no hay una relaci\u00f3n lineal aparente entre las variables.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"5-c%C3%B3mo-determinar-la-significaci%C3%B3n-del-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-pearson-\"><strong>C\u00f3mo determinar la significaci\u00f3n del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>La significaci\u00f3n estad\u00edstica del coeficiente de correlaci\u00f3n se eval\u00faa mediante pruebas de hip\u00f3tesis. La hip\u00f3tesis nula asume que no hay correlaci\u00f3n en la poblaci\u00f3n, y la hip\u00f3tesis alternativa sugiere que hay una correlaci\u00f3n significativa.<\/p>\n\n\n\n<p>Para determinar la significaci\u00f3n, se utiliza el valor cr\u00edtico, que depende del nivel de significancia (com\u00fanmente establecido en 0.05). Si el valor calculado del coeficiente de correlaci\u00f3n cae en la regi\u00f3n de rechazo (extremo superior o inferior) en relaci\u00f3n con el valor cr\u00edtico, se rechaza la hip\u00f3tesis nula, indicando una correlaci\u00f3n importante.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, se puede calcular el p-valor asociado al coeficiente. Un p-valor menor que el nivel de significancia tambi\u00e9n conduce al rechazo de la hip\u00f3tesis nula.<\/p>\n\n\n\n<p>La interpretaci\u00f3n cuidadosa de la significaci\u00f3n estad\u00edstica es crucial, ya que un coeficiente de correlaci\u00f3n significativo no garantiza necesariamente una relaci\u00f3n causal. Es fundamental considerar otros factores y contextos antes de establecer conclusiones definitivas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"6-ejemplos-de-aplicaci%C3%B3n-en-investigaci%C3%B3n-de-mercados-\"><strong>Ejemplos de aplicaci\u00f3n en investigaci\u00f3n de mercados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Algunos ejemplos concretos de la aplicaci\u00f3n del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson son:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"7-evaluaci%C3%B3n-de-la-relaci%C3%B3n-entre-precio-y-demanda-\"><strong>Evaluaci\u00f3n de la relaci\u00f3n entre precio y demanda<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Una empresa de investigaci\u00f3n de mercados recopila datos sobre el precio y la demanda de un producto a lo largo del tiempo. Al calcular el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson y obtener un valor de -0,8, la empresa interpreta una relaci\u00f3n negativa entre el precio y la demanda.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Esto implica que a medida que el precio aumenta, la demanda tiende a disminuir. Con esta informaci\u00f3n, la empresa puede tomar decisiones estrat\u00e9gicas sobre la fijaci\u00f3n de precios, considerando un posible aumento para reducir la demanda o viceversa.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"8-evaluaci%C3%B3n-de-la-relaci%C3%B3n-entre-publicidad-y-ventas-\"><strong>Evaluaci\u00f3n de la relaci\u00f3n entre publicidad y ventas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Otra aplicaci\u00f3n relevante es la evaluaci\u00f3n de la relaci\u00f3n entre el gasto en publicidad y las ventas de un producto. Al utilizar el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson, la empresa puede determinar si existe una correlaci\u00f3n significativa entre estos dos factores.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Un coeficiente cercano a 1 sugerir\u00eda que a medida que aumenta el gasto en publicidad, tambi\u00e9n lo hacen las ventas, lo que puede influir en la toma de decisiones sobre estrategias publicitarias y asignaci\u00f3n de presupuesto.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"9-relaci%C3%B3n-entre-satisfacci%C3%B3n-del-cliente-y-lealtad-a-la-marca-\"><strong>Relaci\u00f3n entre satisfacci\u00f3n del cliente y lealtad a la marca<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>En el \u00e1mbito de la satisfacci\u00f3n del cliente, una empresa recopila datos sobre la satisfacci\u00f3n y la lealtad de sus clientes. Un coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson de 0,7 indica una relaci\u00f3n positiva significativa entre la satisfacci\u00f3n del cliente y la lealtad a la marca.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Esta informaci\u00f3n permite a la empresa centrarse en mejorar la satisfacci\u00f3n del cliente, anticipando que esto conducir\u00e1 a una mayor lealtad. Estrategias como programas de fidelizaci\u00f3n o mejoras en la experiencia del cliente pueden derivarse de estas conclusiones.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"10-segmentaci%C3%B3n-de-mercado-basada-en-ingresos-y-gastos-\"><strong>Segmentaci\u00f3n de mercado basada en ingresos y gastos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>La aplicaci\u00f3n del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson en la relaci\u00f3n entre ingresos y gastos de diferentes grupos de consumidores permite a la empresa segmentar el mercado de manera m\u00e1s precisa.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Esto facilita la <a href=\"https:\/\/blog.estudiocontar.com\/2023\/10\/03\/analisis-de-resultados-de-un-focus-group\/\">identificaci\u00f3n de grupos<\/a> con comportamientos de compra similares, permitiendo estrategias de marketing m\u00e1s efectivas y personalizadas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"11-evaluaci%C3%B3n-de-la-satisfacci%C3%B3n-del-empleado-y-productividad-\"><strong>Evaluaci\u00f3n de la satisfacci\u00f3n del empleado y productividad<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>En el \u00e1mbito de recursos humanos, el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson se emplea para analizar la relaci\u00f3n entre la satisfacci\u00f3n de los empleados (medida <a href=\"https:\/\/estudiocontar.com\/casos-de-estudio-de-mercado\/caso-de-estudio-encuestas-zmg\/\" target=\"_blank\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/estudiocontar.com\/casos-de-estudio-de-mercado\/caso-de-estudio-encuestas-zmg\/\" rel=\"noreferrer noopener\">mediante encuestas<\/a>) y su productividad en el trabajo.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Esto proporciona a la empresa insights sobre c\u00f3mo el bienestar de los empleados influye en su rendimiento, orientando pol\u00edticas y pr\u00e1cticas internas para mejorar el entorno laboral y la eficiencia.<\/p>\n\n\n\n<p>La interpretaci\u00f3n precisa del coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson es esencial. En el contexto de la investigaci\u00f3n de mercados, permite a las empresas tomar decisiones estrat\u00e9gicas basadas en evidencia estad\u00edstica s\u00f3lida, desde ajustar precios hasta personalizar estrategias de marketing y mejorar la satisfacci\u00f3n tanto de clientes como empleados. La aplicaci\u00f3n diversificada de esta herramienta fortalece la toma de decisiones, posicionando a las empresas para el \u00e9xito en un mercado din\u00e1mico y competitivo.<\/p>\n\n\n<div class=\"ub-buttons align-button-center orientation-button-row ub-flex-wrap wp-block-ub-button\"  id=\"ub-button-ba950b34-7f36-421e-b670-64a09c4d0923\"><div class=\"ub-button-container\">\n    <a href=\"https:\/\/estudiocontar.kartra.com\/page\/freemember\" target=\"_blank\"\n    rel=\"noopener noreferrer\"\n    class=\"ub-button-block-main ub-button-medium ub-button-flex-medium\" role=\"button\">\n    <div class=\"ub-button-content-holder\"><span class=\"ub-button-block-btn\">Descarga un ejemplo de reporte<\/span>\n    <\/div><\/a><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Qu\u00e9 es el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson El coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson mide la fuerza y direcci\u00f3n de una relaci\u00f3n lineal entre dos variables. Con un rango de valores entre -1 y 1, indica una correlaci\u00f3n negativa perfecta, 0 para ausencia de correlaci\u00f3n, y 1 para correlaci\u00f3n positiva perfecta. 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