Cómo se usa
- Escriba un par por línea en Pares x, y: primero el valor de x y después el de y.
- Revise que cada línea tenga dos números y que haya al menos tres líneas.
- Lea Correlación de Pearson r y Valor p de r, y después Correlación de Spearman ρ y Valor p de ρ.
- Revise Los pares y sus rangos y Cómo se calcula.
r de Pearson y ρ de Spearman
La r de Pearson mide lo cerca que están los puntos de una recta: es la covarianza de x e y dividida entre el producto de sus desviaciones típicas. Va de −1, para una recta perfecta descendente, pasando por 0, sin relación lineal, hasta 1, para una recta perfecta ascendente.
La ρ de Spearman sustituye cada valor por su rango y calcula después la r de Pearson de los rangos. Mide cualquier patrón creciente o decreciente constante, no solo una recta, y le afectan menos los valores atípicos. Los valores empatados comparten la media de sus rangos.
r = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ √(Σ(x − x̄)² Σ(y − ȳ)²)
ρ = r de los rangos; sin empates, ρ = 1 − 6Σd² ÷ (n(n² − 1))
t = r √((n − 2) ÷ (1 − r²)), con n − 2 grados de libertad
Significación y valor p
La prueba t pregunta si una correlación encontrada en la muestra podría ser cero en la población. El valor p es la probabilidad de una correlación al menos tan alejada de cero como la encontrada, si la correlación verdadera fuera cero. Un valor p pequeño indica que la relación es poco probable por azar; no indica lo fuerte ni lo importante que es la relación.
La prueba supone que los pares son independientes. Para la ρ de Spearman, la prueba t es una aproximación, exacta para muestras grandes; con menos de unos diez pares, lea el valor p con cuidado.
Lo que la calculadora no cubre
- La correlación no es causalidad: una r fuerte muestra que dos magnitudes varían juntas, no cuál causa a la otra.
- Rectas de regresión y predicciones. Para una recta que pase por los puntos, use la calculadora de regresión lineal.
- Correlaciones de más de dos variables, de grupos de pares que no son independientes, o de categorías en lugar de medidas.
Ejemplo resuelto: CI y horas de televisión
Para diez personas (CI y horas de televisión, del ejemplo de la Wikipedia en inglés), la r de Pearson es −0,0376 con un valor p bilateral de 0,9179, y la ρ de Spearman es −0,1758, exactamente −29/165, con un valor p de 0,6272. Ninguna de las dos correlaciones es significativa al 5 %.
| x | y | Rango de x | Rango de y | Diferencia |
|---|---|---|---|---|
| 106 | 7 | 7,0 | 3,0 | 4,0 |
| 86 | 0 | 1,0 | 1,0 | 0,0 |
| 100 | 27 | 4,0 | 7,0 | −3,0 |
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre la r de Pearson y la ρ de Spearman?
La r de Pearson mide una relación en línea recta entre los valores, así que una curva que siempre sube puede dar una r más baja. La ρ de Spearman trabaja con los rangos y mide cualquier relación que suba o baje de forma constante, y le afectan menos los valores extremos.
¿Qué significa una correlación de 0?
Significa que no hay relación lineal entre x e y en estos datos. Una correlación cercana a 0 no descarta una curva u otro patrón, así que mire también los puntos.
¿Cuántos pares necesito?
La calculadora necesita al menos tres. Con pocos pares, incluso una correlación grande puede tener un valor p grande, así que recoja más datos antes de sacar conclusiones.
¿Por qué a veces el valor p es exactamente 0?
Cuando todos los puntos están exactamente sobre una recta, r es 1 o −1 y el valor t es infinito, así que el valor p es 0. Los datos reales rara vez dan este resultado.
¿Tengo que pegar los pares en el mismo orden?
Sí. Cada línea debe emparejar el valor de x con el valor de y del mismo caso. El orden de las líneas no cambia el resultado.
¿La calculadora envía mis datos a algún sitio?
No. El cálculo se hace en su navegador y no se envía nada de lo que escribe.
Fuentes
- Wikipedia (en inglés): Coeficiente de correlación de rangos de Spearman
- Wikipedia (en inglés): Coeficiente de correlación de Pearson
- NIST/SEMATECH, Manual electrónico de métodos estadísticos, 1.3.6.7.2: valores críticos de la distribución t de Student (en inglés)
Cifras y texto revisados por última vez el martes, 10 de noviembre de 2026.