FlippingLab: tus primeros pasos en el laboratorio de química

El Coe fi ciente de Correlación Lineal R , mide la magnitud de la relación lineal entre los valores de una variable independiente ( x ) y una variable dependiente ( y ) en una medición. El valor de R siempre debe estar entre -1 y +1. Si R se acerca a 0, concluimos que no existe correlación lineal entre las variables x e y . Si se concluye que existe una correlación lineal entre las variables x e y , se obtiene una ecuación lineal que expresa y en términos de x , pudiendo emplear la ecuación para predecir valores de y a partir de valores dados de x . No se deben hacer predicciones con valores que estén por sobre o bajo los datos medidos, es decir evitar hacer extrapolaciones. El valor Coe fi ciente de Determinación Lineal o R 2 , es la proporción de la variación de y que está explicada por la relación lineal entre x e y . Cuanto más cercano a la unidad esté el valor de R 2 , nos indica que el modelo lineal explica la depen- dencia entre ambas variables. Excel entrega el valor de R 2 y no el R . (Figura 1.3)

a.

Relación lineal entre X e Y

b.

Relación no lineal entre X e Y

40000

0,18 1,16 0,14 0,12 0,1

y = 2,5819 x 18219 R 2 = 0,992

y = 67,741 x 0,0592 R 2 = 0,6254

35000

30000

25000

20000

0,08 0,06 0,04 0,02 0 0 0,002 0,0004 0,0006 0,0008 0,001 0,001 0,0014 0,0016 0,0018

15000

10000

5000

0

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

Figura 1.3. Representación gráfica de una relación lineal ( a ) y no lineal ( b ) entre dos variables x e y, considerando el valor de R 2 .

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