Calculadora de Coeficiente de Pearson – Coeficiente de Correlación
Calcula el coeficiente de correlación entre dos conjuntos de datos
Cómo Usar
- Ingresa tu conjunto de datos X como números separados por comas o espacios
- Ingresa tu conjunto de datos Y con el mismo número de valores
- Haz clic en calcular para encontrar el coeficiente de correlación
- Visualiza la fuerza y dirección de la correlación
¿Qué es el Coeficiente de Correlación de Pearson?
El coeficiente de correlación de Pearson (r) mide la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables. Varía de -1 a +1, donde +1 indica correlación positiva perfecta, -1 indica correlación negativa perfecta y 0 indica ausencia de correlación lineal.
Este coeficiente se usa ampliamente en estadística para cuantificar el grado en que dos variables están relacionadas. Es particularmente útil en análisis de datos, investigación y modelado predictivo.
Interpretación del Coeficiente
- 0.7 a 1.0 (o -0.7 a -1.0): Correlación fuerte
- 0.4 a 0.7 (o -0.4 a -0.7): Correlación moderada
- 0.1 a 0.4 (o -0.1 a -0.4): Correlación débil
- 0.0 a 0.1 (o 0.0 a -0.1): Sin correlación
Aplicaciones
- Investigación científica para identificar relaciones entre variables
- Análisis financiero para medir correlaciones de activos
- Control de calidad en manufactura
- Investigación médica para estudiar relaciones entre factores de salud
- Ciencias sociales para analizar patrones de comportamiento
Limitaciones
El coeficiente de Pearson solo mide relaciones lineales. Puede no detectar relaciones no lineales entre variables. Además, la correlación no implica causalidad: una alta correlación entre dos variables no significa que una cause la otra.
Preguntas frecuentes
- ¿Cómo interpreto el coeficiente de Pearson?
- Valores cercanos a +1 indican correlación positiva fuerte (a medida que una variable aumenta, la otra también). Valores cercanos a -1 indican correlación negativa fuerte (cuando una aumenta, la otra disminuye). Valores cercanos a 0 indican poca o ninguna relación lineal.
- ¿Cuál es la diferencia entre correlación positiva y negativa?
- La correlación positiva significa que ambas variables se mueven en la misma dirección (ambas aumentan o disminuyen juntas). La correlación negativa significa que se mueven en direcciones opuestas (cuando una aumenta, la otra disminuye).
- ¿La correlación implica causalidad?
- No. Una correlación fuerte entre dos variables no significa que una cause la otra. Podría haber otros factores en juego, o la relación podría ser coincidencial. Siempre considera el contexto y realiza un análisis causal adecuado.
- ¿Puede el coeficiente de Pearson detectar relaciones no lineales?
- No. El coeficiente de Pearson solo mide relaciones lineales. Para relaciones no lineales, podrías necesitar otras medidas como la correlación de rango de Spearman o análisis visual mediante gráficos de dispersión.