Correlación versus Regresión
ANÁLISIS DE CORRELACIONES
Se trata de detectar relación lineal estadísticamente significativa entre las variables, y el grado de asociación de dicha correlación a través de coeficiente de correlación si se trata de 2 variables numéricas, Spearman si una de las variables que intervienen en el cruce es de tipo ordinal, y el test de la chi-cuadrado si te trata de 2 variables de tipo nominal-categórico.
REGRESIÓN MÚLTIPLE
Se lleva a cabo un modelo predictivo de ajuste de la variable dependiente de respuesta numérica continua, respecto a las variable explicativas independientes numéricas y categóricas dicotómicas. En caso de contar con variables independientes de más de 2 categorías, se recodifican en variables dummies (dicotómicas ficticias), siempre con respecto a la categoría de referencia. Los supuestos de partida de cualquier modelo de regresión múltiple son la independencia de los errores, con un estadístico de Durbin-Watson entre 1 y 3, y no multicolinealidad, con un FIV>1 para cualquier variable independiente, lo que evita la redundancia entre las mismas.
