El documento describe cómo representar gráficamente y cuantitativamente la relación entre variables dependientes e independientes usando un diagrama de dispersión y el coeficiente de correlación de Pearson. Explica que un coeficiente entre 0.3 y 0.8 indica una relación débil positiva, entre -0.3 y 0.3 no hay relación, y entre -0.8 y -0.3 una débil negativa. Luego, analiza dos conjuntos de datos encontrando primero no relación y luego una débil negativa.

2.  Cuando tenemos parejas de datos que nos representan
los valores respectivos de dos variables (x= variable
independiente y y= variable dependiente); por
ejemplo: entrenamiento vs desempeño, calidad vs
quejas, publicidad vs ventas, etc.
 La forma de representar estas variables, se efectúan
mediante un diagrama de dispersión, en el que se
observa la relación de los datos.

3.  Para identificar algebraicamente si la relación entre las
variables es alta o baja, se determina el coeficiente de
correlación “r” por el método de Pearson, y los valores
obtenidos, se comparan con la tabla siguiente para
identificar el grado de relación
Coeficiente de correlación Relación
“r”
0.8 ≤ r ≤ 1 Fuerte, positiva
0.3 ≤ r ≤ 0.8 Débil, positiva
-0.3 ≤ r ≤ 0.3 No existe relación
-0.8 ≤ r ≤ -0.3 Débil, negativa
-1.0 ≤ r ≤ -0.8 Fuerte, negativa

5. 58271.3293
544.27733
1145.71133
0.203440597
r2 0.041388077

6. 0.019661665
419.9375999
6.333519
Y = a0 +a1x

8.  De acuerdo al valor obtenido, del coeficiente de
correlación (0.203440597) nos indica que la relación
entre los variables dependientes e independientes no
existe.

10. 284256.85
213.586
-5817.678
-0.746634974
r2 0.557463784

11. -0.02046627
78.30508204
2.291522044
Y = a0 +a1x

12. Correlación negativa

13.  De acuerdo al valor obtenido, del coeficiente de
correlación (-0.746634974) nos indica que la relación
entre los variables dependientes e independientes es
una relación de tipo débil con resultado negativo.