La hipótesis correlacional es una
información testeable que postula la presencia de una relación lineal o no
lineal entre dos o mas variables, sin implificar causalidad. Esta hipótesis es
importante en la investigación de datos ya que ayuda a explorar patrones en
grandes conjuntos como la minería de datos, donde es usada para conocer las
relaciones preliminares antes de modelos predictivos, es indispensable
mencionar que debe interpretarse con precaución para así evitar deducciones
causales erradas, (Cohen et al., 2013). Su relevancia se refiere a la utilidad
de generar hipótesis exploratorias en contextos, por ejemplo, del análisis
financiero alinearlo con técnicas que prevalezcan la objetividad. Otro ejemplo
de este tipo de hipótesis podría ser si existe una correlación positiva entre
el gasto del marketing y las ventas mensuales.
Referencias
Cohen, J., Cohen, P., West, S.
G., & Aiken, L. S. (2013). Applied multiple regression/correlation analysis
for the behavioral sciences (3rd ed.). Routledge.