En la investigación correlacional, el coeficiente de correlación de Pearson (r) se utiliza principalmente en estudios que analizan la relación lineal entre dos variables cuantitativas continuas.
Determinar el coeficiente de relación de Pearson del estudio sobre la relación entre complejidad de código y bugs (fallos) reportados por mes, de los siguientes datos.
Variable_X | Variable_Y |
|---|---|
15 | 2 |
25 | 3 |
35 | 5 |
45 | 6 |
55 | 8 |
65 | 10 |
75 | 12 |
85 | 14 |
El análisis de las medidas de tendencia central de cada una de las variables se muestra a continuación:
media_X | media_Y |
|---|---|
50 | 7.5 |
El coeficiente de Pearson es: r= 0.995619
El_coeficiente_de_Pearson |
|---|
0.9956191 |
Los resultados obtenidos mediante las representaciones gráficas de cajas estandarizadas, muestran la distribución, la dispersión, la simetría y la mediana de cada conjunto de datos numéricos mediante cuartiles.
Esta representación es la que sigue a continuación:
El análisis muestra que existe una correlación positiva casi perfecta entre la complejidad de los programas y los fallos obtenidos. Este hallazgo refuerza la importancia de controlar la complejidad en el desarrollo de software para mejorar la confiabilidad y reducir costos asociados a la corrección de errores.