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Un análisis de regresión parte de una medida cuantitativa de un factor que pretende explicarse. Para investigar las causas o la interrelación entre las variables y factores concomitantes se toma unamuestra de individuos o casos particulares y se compila para cada uno el valor de la variable que pretende explicarse y el valor de los otros factores que actúan. Un análisis de regresión linealpodrá buscar si la variable que pretende explicarse puede ser predicha en alto grado por otras variables en el mismo sentido.

Según Armando Soto, es su libro Principios de Estadística (1999); definela teoría de correlación como un fin que permite mostrarnos la posible relación, asociación o dependencia que puedan presentar dos o más variables observadas en una investigación. Su estudio tienela importancia de concedernos sintetizar mediante un solo valor, tres perspectivas básicas como son: la posible relación o dependencia, el tipo de asociación (directa o inversa) y el nivel o grado deintensidad entre ellas.

La correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. Se considera que dos variables cuantitativas estáncorrelacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar losvalores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad. La relación entre dos variables cuantitativas quedarepresentada mediante la línea de mejor ajuste, trazada a partir de la nube de puntos. Los principales componentes elementales de una línea de ajuste y, por lo tanto, de una correlación, son la fuerza, elsentido y la forma:

La fuerza extrema según el caso, mide el grado en que la línea representa a la nube de puntos: si la nube es estrecha y alargada, se representa por una línea recta, lo que indica...