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Aquí puedes calcular un análisis de correlación directamente en línea. Sólo tienes que probarlo con los datos de muestra. Si quieres calcular la correlación para tus propios datos, sólo tienes que copiarlos en la tabla superior.
Los resultados del análisis de correlación se presentan claramente. En la parte superior puedes leer la hipótesis nula y la hipótesis alternativa, después los casos válidos y, por último, el coeficiente de correlación calculado. Para el coeficiente de correlación obtienes el valor p. Por último, se muestra un diagrama de dispersión de los datos.
Con la calculadora de correlaciones puedes calcular la correlación de Pearson, la correlación de Spearman, la tau de Kendall o la correlación punto-biserial.
¿Quieres caracterizar la relación lineal entre tus variables o cómo se relacionan entre sí las características individuales? Entonces has llegado al lugar adecuado para el análisis de correlación.
Aquí obtienes la relación lineal (dirección y fuerza) de dos o más variables. Selecciona al menos dos variables métricas y numiqo te dará el coeficiente de regresión adecuado.
¿Te interesa la asociación de tus variables de escala ordinal? Entonces selecciona al menos dos variables ordinales y numiqo te mostrará la fuerza y la dirección de la relación característica.
El coeficiente de correlación de Pearson mide la fuerza y la dirección de la relación entre dos o más variables. Tanto si quieres calcular la Correlación de Pearson como la Correlación de Spearman, sólo tienes que añadir tus datos a la tabla anterior.
Para calcular la correlación de Pearson, deben cumplirse los siguientes supuestos:
Además, también se obtiene la covarianza. Mientras que la correlación está normalizada de -1 a +1, con la covarianza obtienes una medida no normalizada de la correlación.
Por supuesto, también puedes calcular la correlación punto-biserial en línea, sólo tienes que seleccionar una variable métrica y una variable nominal con dos valores.
Con la correlación biserial puntual puedes medir la correlación entre dos variables si una de ellas es dicotómica. Por ejemplo, podrías estar interesado en saber si existe una correlación entre la capacidad de aprendizaje de los niños que no tienen televisor en su habitación y los niños que sí lo tienen. La capacidad de aprendizaje sería entonces la variable métrica y tener un televisor en la habitación de los niños sería la variable dicotómica.
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