La Calculadora de correlación de Spearman simplifica el proceso de cálculo de Spearman coeficiente de correlación, que evalúa la fuerza y la dirección de la asociación entre dos variables clasificadas. Esta herramienta es invaluable en escenarios donde los datos no cumplen con los supuestos necesarios para la correlación de Pearson, particularmente cuando se trata de variables ordinales o datos no distribuidos normalmente.
Calculadora de fórmula de correlación de Spearman
El coeficiente de correlación de Spearman es una medida no paramétrica sólida que proporciona información sobre la relación monótona entre dos variables. Así es como se calcula:
Clasifique los datos:
Asigne clasificaciones a los valores en ambos conjuntos de datos. Para cualquier valor empatado, asigne la clasificación promedio.
Calcule las diferencias:
Calcule la diferencia (di) entre los rangos de valores correspondientes de los dos conjuntos de datos.
Cuadrar las diferencias:
Cuadra cada una de las diferencias para obtener di al cuadrado.
Suma de diferencias al cuadrado:
Calcula la suma de todas las diferencias al cuadrado (suma de di al cuadrado).
Aplicar la fórmula:
rho = 1 – (6 * suma de di al cuadrado) / (n * (n al cuadrado – 1))
donde n es el número de pares de rangos.
Tabla de términos más buscados
| Término | Descripción |
|---|---|
| Correlación de Spearman | Una medida de correlación de rango entre dos variables. |
| no paramétrico statistics | Métodos estadísticos no basados en distribuciones parametrizadas. |
| Correlación de rango | Correlación entre rangos de valores en conjuntos de datos |
| Filas empatadas | Rangos promedio asignados a valores empatados en los datos |
Ejemplo
Calculemos el coeficiente de correlación de Spearman para los siguientes datos:
| Conjunto de datos X | Rango X | Conjunto de datos Y | Rango Y |
|---|---|---|---|
| 10 | 3 | 30 | 2 |
| 20 | 2 | 40 | 1 |
| 30 | 1 | 50 | 3 |
- Clasifique los datos:
- Rangos del conjunto de datos X: 1, 2, 3
- Rangos del conjunto de datos Y: 2, 1, 3
- Calcule las diferencias:
- Diferencias (d_i): (3-2), (2-1), (1-3) = 1, 1, -2
- Cuadrar las diferencias:
- Diferencias al cuadrado (d_i al cuadrado): 1, 1, 4
- Suma de diferencias al cuadrado:
- Suma de d_i al cuadrado: 1 + 1 + 4 = 6
- Aplicar la fórmula:
- rho = 1 – (6 * 6) / (3 * (3 al cuadrado – 1))
- ro = 1 – (36 / (3 * 8))
- ro = 1 – (36/24)
- rho = 1 – 1.5 = -0.5
El coeficiente de correlación de Spearman para estos datos es -0.5, lo que indica una correlación negativa moderada entre las dos variables clasificadas.
Preguntas frecuentes más comunes
La correlación de Spearman se utiliza para datos clasificados y no supone una relación lineal, lo que la hace adecuada para datos ordinales y relaciones no lineales.
Sí, el coeficiente de correlación de Spearman se puede utilizar para probar hipótesis sobre la asociación entre variables, especialmente en análisis estadísticos no paramétricos.