Cómo se usa
- Pega las dos columnas en X e Y, en el mismo orden.
- Elige r de Pearson (lineal) o ρ de Spearman (rangos).
- Lee el coeficiente, el valor p y el intervalo de confianza, y revisa el diagrama de dispersión por si hay valores atípicos.
Opciones explicadas
- r de Pearson
- Mide la asociación lineal de −1 a 1. El valor p usa t = r√(n−2)/√(1−r²); el intervalo usa la z de Fisher.
- ρ de Spearman
- Correlaciona los rangos; sirve para datos ordinales, valores atípicos o relaciones monótonas pero curvas.
Ejemplo práctico
Toma X = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 e Y = 2, 1, 4, 3, 7, 8, 6, 9. Con n = 8:
| Medida | Pearson | Spearman |
|---|---|---|
| Coeficiente | r = 0,896 | ρ = 0,881 |
| t (6 grados de libertad) | 4,954 | 4,560 |
| Valor p | 0,0026 | 0,0039 |
| IC del 95 % | 0,521 a 0,981 | 0,465 a 0,978 |
El coeficiente de Pearson al cuadrado es r² = 0,804, así que en esta muestra alrededor del 80 % de la varianza de Y se comparte linealmente con X.
Spearman es Pearson calculado sobre rangos, dando a los valores empatados su rango medio. Su valor p usa la misma aproximación con t, por lo que en muestras muy pequeñas sin empates puede diferir ligeramente de una prueba exacta.
El intervalo necesita que n sea mayor que 3. Se construye con la z de Fisher: z = atanh(r), con error estándar 1 ÷ √(n − 3), y luego se transforma de vuelta con tanh.
Preguntas frecuentes
¿Qué se considera una correlación fuerte?
Como guía aproximada, |r| ≥ 0,7 es fuerte, 0,4–0,7 moderada y 0,1–0,4 débil, pero depende de cada campo.
¿Una correlación significativa demuestra causalidad?
No. Un tercer factor puede influir en ambas variables, o la dirección puede ser la inversa.
¿Se suben mis datos?
No. Los cálculos se hacen en tu navegador.
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