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Calculadora de Correlación Calcule los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman con interpretación de R-al cuadrado.

Calculadora de Correlación illustration
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Calculadora de Correlación

Calcule los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman con interpretación de R-al cuadrado.

1

Introduzca valores de X

Ingrese su conjunto de datos X como números separados por comas o espacios.

2

Introduzca valores de Y

Ingrese su conjunto de datos Y (same número de valores que X).

3

Ver correlación

Vea Pearson r, Spearman ρ, R-cuadrado y la interpretación.

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What Is Calculadora de Correlación?

La calculadora de correlación calcula tanto los coeficientes de correlación de Pearson como de Spearman para medir la fuerza y dirección de la relación entre dos variables. El r de Pearson mide la correlación lineal (qué tan bien se ajustan los datos a una recta), mientras que el ρ de Spearman mide la correlación monótona (si las variables tienden a moverse en la misma dirección). El coeficiente R al cuadrado (R²) indica la proporción de varianza en una variable explicada por la otra. La calculadora clasifica la fuerza de la correlación (débil, moderada, fuerte) y la dirección (positiva, negativa), proporcionando una interpretación clara de la relación.

Why Use Calculadora de Correlación?

  • Calcula tanto las correlaciones de Pearson (lineales) como de Spearman (de rango)
  • Muestra el coeficiente R-cuadrado para la interpretación de la varianza explicada
  • Clasifica la fuerza y dirección de la correlación
  • Muestra los promedios y el recuento de puntos de datos

Common Use Cases

Análisis de investigación

Medir las relaciones entre variables en estudios científicos.

Inteligencia empresarial

Identificar correlaciones entre métricas comerciales (ventas vs publicidad).

Educación

Explorar relaciones en datos para cursos de estadística.

Control de calidad

Probar las relaciones entre variables del proceso y los resultados.

Technical Guide

Correlación de Pearson: r = Σ(xᵢ−x̄)(yᵢ−ȳ) / √(Σ(xᵢ−x̄)² × Σ(yᵢ−ȳ)²). Los valores van desde -1 (perfectamente negativa) hasta +1 (perfectamente positiva), con 0 indicando no hay correlación lineal. Correlación de rango de Spearman: ρ = 1 − 6Σdᵢ² / (n(n²−1)), donde dᵢ es la diferencia de rango. R al cuadrado = r² representa la proporción de varianza en Y explicada por X. Interpretación de fuerza: |r| < 0,3 = débil, 0,3-0,7 = moderada, > 0,7 = fuerte. Importante: la correlación no implica causalidad - dos variables pueden estar correlacionadas sin que una cause la otra.

Tips & Best Practices

  • 1
    La correlación no implica causalidad - siempre considere las variables confusas
  • 2
    Pearson es sensible a los valores atípicos; Spearman es más robusto
  • 3
    Ambas variables deben tener el mismo número de puntos de datos
  • 4
    Utilice Spearman para datos ordinales o relaciones monótonas no lineales

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Frequently Asked Questions

Q ¿Qué es una buena correlación?
Depende del campo. En física, r > 0,99 podría ser esperado. En ciencias sociales, r > 0,5 a menudo se considera fuerte. En general: |r| > 0,7 es fuerte.
Q ¿Cuál es la diferencia entre Pearson y Spearman?
Pearson mide la correlación lineal. Spearman mide la correlación monótona (basada en rangos). Utilice Spearman para relaciones no lineales o datos ordinales.
Q ¿Puede ser negativa la correlación?
Sí. La correlación negativa (r < 0) significa que a medida que una variable aumenta, la otra tiende a disminuir. r = -1 es una correlación negativa perfecta.
Q ¿Qué significa R-cuadrado?
R² indica el porcentaje de varianza en Y explicada por X. R² = 0,64 significa que el 64% de la variación en Y se puede explicar por su relación lineal con X.
Q ¿Cuántos puntos de datos necesito?
Estadísticamente, se recomiendan al menos 10-30 puntos de datos. Más datos dan estimaciones de correlación más confiables.

About This Tool

Calculadora de Correlación is a free online tool by FreeToolkit.ai. All processing happens directly in your browser — your data never leaves your device. No registration or installation required.