Dos variables están correlacionadas linealmente cuando al cambiar una de ellas, en la otra se distingue un patrón predecible. Por ejemplo, será una correlación positiva cuando al aumentar los valores de una de las variables la otra lo hace también y viceversa, cuando una disminuye la otra también. Asimismo, sería una correlación negativa cuando al aumentar una la otra disminuye y viceversa. 

La correlación también nos da una idea de la fuerza de asociación entre las variables que están correlacionadas y el sentido positivo o negativo de la misma. Esto se estima a partir del coeficiente de correlación lineal de Pearson o se Spearman. El primero es para datos cuantitativos continuos con una distribución normal, el segundo es para datos cuantitativos discretos o que no cumplan la normalidad. El valor de r se puede interpretar del siguiente modo:

• Cuando r es mayor a +/- 0.75, se considera que la correlación es fuerte. 

• Cuando está entre +/-0.5 y +/- 0.74, es una correlación moderada.

• Cuando está entre +/-0.3 y +/-0.49, es una correlación débil.

• Cuando está entre 0.0 y +/-0.29, se plantea que es nula o muy débil.

Por otro lado, la regresión lineal se utiliza para establecer modelos explicativos y tratar de predecir los valores de una variable dependiente a partir de una o varias independientes. Esta se representa por una recta de regresión, con una ecuación donde Y es la variable dependiente y X la independiente. Además, aporta un valor de r2 (r cuadrado) que da una idea de cuánta variabilidad en los datos de la variable dependiente puede explicarse por la variable independiente; en otras palabras, cuán bueno es el modelo para explicar los resultados obtenidos. Cuando r2  = 0.6  por ejemplo, esto significa que el modelo explica al menos el 60 % de la variabilidad observada en los resultados reales.

1. Introduce el nombre de las variables y el total de mediciones realizadas para cada una de ellas.

2. Presiona el botón desplegar.

3. Introduce los datos solicitados.

4. Selecciona el tipo de correlación que deseas, Pearson o Spearmann.

5. Presiona el botón "Calcular Correlación".

6. Observa los datos resultantes e interpreta los coeficientes aportados.

7. Selecciona si deseas graficar o no. Observa el gráfico obtenido y la ecuación de regresupib de la recta (solo cuando sea aplicable la correlación de Pearson).

8. Si deseas iniciar otra vez, presiona "Empezar otra vez".