El cálculo, sin supuestos ocultos
La correlación mide asociación, no causalidad. El coeficiente r de Pearson mide la asociación lineal en los valores originales; el rho de Spearman aplica el mismo cálculo de correlación a los rangos y resulta útil en relaciones monótonas o datos ordenados por rangos. MAXScanner mantiene visibles las filas pareadas, rechaza listas de longitud distinta y muestra la suma de desviaciones cruzadas que está detrás del coeficiente, en lugar de devolver un número sin explicación.
Cómo usar esta calculadora
Pega los valores de X y los valores de Y en el mismo orden; ambas listas deben tener el mismo número de observaciones.
Elige Pearson para la asociación lineal en las mediciones originales o Spearman para la asociación por rangos o monótona.
Revisa juntos el coeficiente, R², la covarianza y la tabla de filas; examina los datos originales antes de considerar significativa una correlación fuerte.
Dónde se utiliza
- •Comprobación de la asociación entre dos variables medidas
- •Comparación de Pearson y correlación por rangos cuando importan los valores atípicos o las pautas monótonas no lineales
- •Auditoría de datos pareados de hojas de cálculo antes de una regresión
Ejemplo: horas de estudio y calificaciones
En observaciones pareadas en las que las calificaciones suben, en general, con las horas de estudio, r de Pearson se acerca a +1 cuando la relación es muy próxima a una recta. Spearman puede seguir siendo alto cuando el aumento es monótono aunque curvo.
Lo que el resultado no asume
- •La correlación no demuestra causalidad y puede estar determinada por variables de confusión, rangos restringidos o valores atípicos.
- •Pearson mide la asociación lineal. Un r de Pearson cercano a cero no descarta una relación curva fuerte.
- •Spearman usa rangos medios para los empates; las distintas políticas de valores ausentes o de empates de otros programas pueden cambiar los resultados si los conjuntos de datos no se preparan de la misma forma.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa una correlación de +1 o −1?+
+1 indica una relación lineal o de rangos positiva perfecta, y −1 una negativa perfecta, según el método seleccionado. Los valores cercanos a cero indican poca asociación lineal o de rangos, no necesariamente ausencia de relación.
¿Pearson o Spearman?+
Usa Pearson cuando el objetivo sea una relación lineal en la escala numérica original. Usa Spearman cuando sea más adecuado trabajar con rangos o con una relación monótona.
¿R² es lo mismo que la correlación?+
En la regresión lineal simple de Pearson con ordenada en el origen, R² es igual a r². Al elevar al cuadrado se elimina el signo, por lo que no muestra la dirección.
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