3 formas de calcular el coeficiente de correlación de Spearman

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3 formas de calcular el coeficiente de correlación de Spearman

3 formas de calcular el coeficiente de correlación de SpearmanSkip to ContentTESTESEXPLORA Los test Acerca de nosotros Portal de la comunidad Página al azar Categorías ENTRAR Iniciar sesión El inicio de sesión por medio de las redes sociales no funciona en modo incógnito. Inicia sesión en el sitio con tu nombre de usuario o correo electrónico para continuar. Facebook Google Cuenta de wikiHow ¿No tienes una cuenta? Crear cuenta AL AZARInicioAl azarBuscar categoríasLos testAcerca de wikiHowInicia sesión/RegístratePolíticasCategoríasCarreras y educaciónCómo calcular el coeficiente de correlación de Spearman Descargar el PDF Información del autor Descargar el PDF X wikiHow es un "wiki", lo que significa que muchos de nuestros artículos están escritos por varios autores. Para crear este artículo, 24 personas, algunas anónimas, han trabajado para editarlo y mejorarlo con el tiempo. Este artículo ha sido visto 89 776 veces. En este artículo: A mano En Excel Usando R Consejos y advertencias Artículos relacionados El coeficiente de correlación de Spearman permite identificar si dos variables se relacionan en una función monótona (es decir, cuando un número aumenta, el otro también o viceversa). Sigue las instrucciones de nuestro sencillo tutorial para hacer el cálculo a mano o para calcular el coeficiente de correlación en Excel o R.PasosMétodo 1Método 1 de 3:A mano Descargar el PDF 1Dibuja tu tabla. Esta organizará la información que necesitas para calcular el coeficiente de correlación de Spearman. Necesitarás:6 columnas con encabezados como se muestra a continuación.Las filas necesarias para poner los pares de datos que tengas.2Llena las primeras dos columnas con los pares de datos.3En tu tercer columna clasifica tus datos de la primera columna del 1 hasta n (el número de datos que tienes). Comienza con el más bajo, el cual debe tener el 1, el siguiente número más bajo el 2 y así sucesivamente. 4En tu cuarta columna haz lo mismo que en el paso 3, pero clasifica la segunda columna en lugar de la primera.Si dos (o más) valores de de datos son iguales, halla la media del rango que hubieran tenido normalmente y clasifícalos con este promedio. En el ejemplo que se muestra existen 2 número 5 que deberían tener el rango 2 y 3. Pero como son datos iguales, calcula el promedio del rango que les correspondería. El promedio de 2 y 3 es 2,5, por lo que se asigna a ambos números el lugar 2,5 de la clasificación.5En la columna "d" calcula la diferencia del número de clasificación para cada par de datos. Esto quiere decir que si un dato es tiene el 1 y el otro el número 3, la diferencia sería de 2 (no importa el signo porque el siguiente paso es elevarlo al cuadrado).6Eleva al cuadrado cada número de la columna "d" y escribe estos valores en la columna "d2".7Suma todos los valores que hay en la columna "d2". Este resultado es Σd2.8Escoge alguna de las siguientes fórmulas:Si no hay ninguna relación en los pasos anteriores, introduce este valor en la fórmula simplificada del coeficiente de correlación de Spearmany reemplaza "n" por el número de pares de datos que tienes para calcular la respuesta.Si hay alguna relación en cualquiera de los pasos anteriores, usa más bien la fórmula estándar de coeficiente de correlación de Spearman:9Interpreta el resultado. Puede variar entre -1 y 1.Cercano a -1: correlación negativaCercano a 0: sin correlación linearCercano a 1: correlación positivaRecuerda dividir entre el total exacto de resultados, luego redúcelo a la mitad. A continuación, divídelo entre Σd2.AnuncioMétodo 2Método 2 de 3:En Excel Descargar el PDF 1Crea una nueva columna con los rangos de las columnas existentes. Por ejemplo, si los datos están en la columna A2:A11, deberás utilizar la fórmula "=RANK(A2,A$2:A$11)" y copiar hacia abajo y a través de todas las filas y columnas.2Rompe las relaciones como hemos descrito en el paso 3 y 4 del método 1.3En una nueva celda, haz una correlación entre las dos columnas de rango con algo como "=CORREL(C2:C11,D2:D11)". En este caso, C y D se corresponderían con las columnas de rango. La celda de correlación tendrá el coeficiente de correlación de Spearman.AnuncioMétodo 3Método 3 de 3:Usando R Descargar el PDF 1Consíguete R si no lo tienes.2Guarda los datos en un archivo CSV con los datos que deseas correlacionar en las dos primeras columnas. Generalmente se puede hacer en la opción "Guardar como".3Abre el editor de R. Si estás en el terminal, simplemente ejecuta R. En el escritorio, debes hacer clic en el logo R.4Escribe los comandos:d <- read.csv("NAME_OF_YOUR_CSV.csv") y pulsa "Enter".cor(rank(d[,1]),rank(d[,2]))AnuncioConsejosLa mayoría de los conjuntos de datos deben ser al menos 5 pares para poder identificar una tendencia (se usaron 3 para el ejemplo para que fuera más sencilla la demostración).AnuncioAdvertenciasEl coeficiente de correlación de Spearman solo identifica la fortaleza de correlación donde los datos son constantemente crecientes o decrecientes. Si se utiliza una gráfica de dispersión de datos, el coeficiente Spearman no dará una representación acertada de esta correlación.Esta fórmula está basada en el supuesto de que no haya relaciones entre las variables. Si hay relaciones como en el ejemplo, deberás usar la definición: momento del producto de coeficiente de correlación basado en rangos.AnunciowikiHows relacionadosCómocalcular la moda utilizando ExcelCómocalcular el promedio, la desviación estándar y el error estándarCómocalcular la aceleraciónCómohacer una hoja de cálculo de ExcelCómocalcular los gastos por interesesCómoelaborar una maqueta del sistema solarCómorevivir los marcadores secosDa formato fácilmente a documentos de Word desde cero o utilizando plantillas.Cómodibujar los planos de una casaCómohallar la longitud de la hipotenusaCómohacer pasta de dientes para elefantesCómocrear un diagrama de casos de usoCómofaltar a clasesCómoescribir un análisisAnuncio Acerca de este wikiHow wikiHow es un "wiki", lo que significa que muchos de nuestros artículos están escritos por varios autores. Para crear este artículo, 24 personas, algunas anónimas, han trabajado para editarlo y mejorarlo con el tiempo. 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