Calcula el coeficiente de correlación (Pearson r y Spearman ρ) entre dos conjuntos de datos. Encuentra la fuerza y dirección de las relaciones con R², gráficos de dispersión, líneas de regresión y cálculos paso a paso.
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Calcula coeficientes de correlación para medir la relación entre dos variables. Calcula Pearson r para relaciones lineales, Spearman ρ para relaciones monótonas, y el coeficiente de determinación (R²). Incluye gráficos de dispersión interactivos con líneas de regresión y análisis estadístico detallado.
El coeficiente de correlación es una medida estadística que describe la fuerza y dirección de una relación lineal entre dos variables. Varía de -1 a +1, donde +1 indica una correlación positiva perfecta, -1 indica una correlación negativa perfecta, y 0 indica ninguna relación lineal. El r de Pearson mide la correlación lineal, mientras que el ρ de Spearman mide relaciones monótonas y es más robusto ante valores atípicos.
Fórmula de Correlación de Pearson
r = Σ(xᵢ - x̄)(yᵢ - ȳ) / √[Σ(xᵢ - x̄)² × Σ(yᵢ - ȳ)²]Medir relaciones entre variables en experimentos, desde efectos de dosis de medicamentos hasta factores ambientales.
Evaluar la diversificación de cartera midiendo la correlación entre rendimientos de activos, divisas o indicadores económicos.
Analizar relaciones entre gasto publicitario y ventas, satisfacción del cliente y tasas de retención.
Estudiar correlaciones entre horas de estudio y calificaciones, asistencia y rendimiento académico.
Usa Pearson (r) cuando tus datos son continuos, normalmente distribuidos, y esperas una relación lineal. Usa Spearman (ρ) cuando los datos son ordinales, tienen valores atípicos, no son normales, o cuando pruebas cualquier relación monótona (no solo lineal). Spearman también es mejor para datos de rango o cuando las relaciones son curvas pero consistentemente crecientes o decrecientes.