• Un alto grado de-correlación no necesariamente determina causalidad entre las variables; dos
variables pueden aparecer correlacionadas por casualidad y no porque exista una relación de
dependencia entre ellas.
• En cuanto a las variables, es necesario que aparezcan depuradas de las influencias de otras variables. Por ello es conveniente trabajar con series reales, por habitante (ingreso percápita, consumo
percápita), de manera que haga mas significativa la correlación.
• Dos series pueden también arrojar coeficientes de correlación cercanos a uno porque el tamaño
de muestra es insuficiente. En un caso extremo, cuando solo se tomen dos puntos (observaciones),
el coeficiente de correlación rectilíneo mostrará en general un valor igual a la unidad, pero esto no
garantiza la adecuada significación.
• Desde el punto de vista del tipo de función, sobre todo cuando se tiene por objetivo la proyección
de una variable, es conveniente trabajar con funciones sencillas capaces de representar la tendencia
de la nube de puntos.
Si se posee una función complicada con muchos parámetros y muchas variables independientes,
posiblemente se obtenga un alto coeficiente de correlación, porque la función dada su complejidad,
pasará muy cerca de los puntos observados.
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