Calculadora de Coeficiente de Correlación

Calcule los coeficientes de correlación de Pearson, Spearman y Kendall con pruebas de significancia estadística y análisis integral

Valores de Variable X

Valores de Variable Y

Nivel de Significancia

📖 Tipos de Correlación

Pearson (r): Mide relaciones lineales entre variables distribuidas normalmente. El más comúnmente usado.

Spearman (ρ): Medida no paramétrica para relaciones monótonas. Funciona con datos ordinales y distribuciones no normales.

Kendall (τ): Medida alternativa basada en rangos, más robusta a valores atípicos y preferida para muestras pequeñas.

Interpretación:

±0.9+: Muy Fuerte
±0.7-0.9: Fuerte
±0.5-0.7: Moderado
±0.3-0.5: Débil
±0.1-0.3: Muy Débil

📚 Notas Estadísticas

Correlación de Pearson: Asume relación lineal y variables distribuidas normalmente. Sensible a valores atípicos

Correlación de Spearman: No paramétrico, funciona con cualquier relación monótona. Bueno para datos ordinales

Tau de Kendall: Más robusto a valores atípicos que Spearman, preferido para muestras pequeñas o cuando hay empates

Valor P: Valores aproximados para pruebas de hipótesis. Valores P más bajos indican evidencia más fuerte contra la hipótesis nula (sin correlación)