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EstadísticaAsociación

Calculadora de correlación

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Pega datos x,y para calcular correlación de Pearson o Spearman, revisar un diagrama de dispersión claro y copiar un resumen breve para tus notas o informes.

Si tu primera pregunta es la fuerza y la dirección de la asociación, empieza aquí. Si necesitas valores ajustados, residuos o diagnóstico, pasa después a regresión lineal.

Cómo usarla

  1. Pega un par x,y por fila. Funcionan comas, punto y coma, tabuladores o espacios para datos de dos columnas.
  2. Elige Pearson si te importa la asociación lineal o Spearman si te importa más el orden monótono que el ajuste a una recta.
  3. Lee el coeficiente junto con el gráfico y el p-valor antes de decidir si necesitas regresión u otra prueba.

Expansión estadística Wave 2

Pearson y Spearman desde datos XY pegados

Pearson mide asociación lineal y se interpreta bien junto con una recta de ajuste.

Ejecuta un cálculo para ver el resumen.

Pearson r
p-valor bilateral
Tamaño muestral

    Diagrama de dispersión

    En pantallas estrechas se reducen las marcas del eje para mantener la legibilidad. Enfoca el gráfico y usa ← / → para moverte entre los puntos.

    Ejecuta un cálculo para inspeccionar puntos.

    Correlación no es regresión, y ninguna implica causalidad

    La correlación responde a “¿cuánto se mueven juntas estas variables?”. La regresión responde a “¿qué línea describe y predice y a partir de x?”. Están relacionadas, pero no son intercambiables.

    Cómo elegir entre Pearson y Spearman

    Pearson usa los valores originales y se centra en la asociación lineal. Spearman usa rangos, por lo que funciona mejor cuando la relación es monótona pero curvada o cuando unos pocos atípicos dominan el resultado.

    Lee el gráfico antes de fiarte del coeficiente

    Un solo coeficiente puede ocultar agrupamientos, curvaturas, atípicos o efectos techo. Mira primero la dispersión y luego interpreta el número.

    Preguntas frecuentes

    ¿Cuál es la diferencia entre Pearson y Spearman?

    Pearson mide asociación lineal sobre los valores originales. Spearman convierte primero a rangos, por eso es más útil cuando la relación es monótona pero no perfectamente lineal o cuando hay valores atípicos.

    ¿Una correlación alta implica causalidad?

    No. La correlación solo describe cuánto se mueven juntas dos variables en los datos observados. No demuestra que una cause la otra.

    ¿Cuándo debería usar esta página en vez de regresión lineal?

    Úsala cuando la pregunta principal sea la fuerza y la dirección de la asociación. Si necesitas pendiente, intercepto, valores ajustados o residuos, pasa a regresión lineal.

    ¿La URL compartida incluye mis datos pegados?

    No. La URL compartida guarda solo ajustes ligeros como el modo Pearson o Spearman. Los datos pegados permanecen en tu navegador.

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