8/15/2019 Cómo Calcular El Coeficiente de Correlación de Spearman

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Cómo calcular el coeficiente de

correlación de Spearman3 métodos:A manoEn Excel Usando R

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.

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Método 1 de 3: A mano

1.

1Dibuja tu tabla. Esta organizará la información que necesitas para calcular el

coeficiente de correlación de Spearman. Necesitarás:

o 6 columnas con encabezados como se muestra a continuación.

o Las filas necesarias para poner los pares de datos que tengas.

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•

2Llena las primeras dos columnas con los pares de datos.

•

3En tu tercer columna clasifica tus datos de la primera columna del 1

hastan(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.

•

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4En tu cuarta columna haz lo mismo que en el paso 3, pero clasifica lasegunda columna en lugar de la primera.

o

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.

•

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En 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".

  7

Suma todos los valores que hay en la columna "d2". Este resultado es Σd2.

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Escoge alguna de las siguientes fórmulas:

o Si no hay ninguna relación en los pasos anteriores, introduce este

valor en la fórmula simplificada del coeficiente de correlación de Spearman

y reemplaza "n" por el número de pares de datos que tienes para calcular la

respuesta.

o Si hay alguna relación en cualquiera de los pasos anteriores, usa

más bien la fórmula estándar de coeficiente de correlación de Spearman:

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Interpreta el resultado. Puede variar entre -1 y 1.

o Cercano a -1: correlación negativa

o Cercano a 0: sin correlación linear

o Cercano a 1: correlación positiva

o Recuerda dividir entre el total exacto de resultados, luego

redúcelo a la mitad. A continuación, divídelo entre Σd2.

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Método 2 de 3: En Excel

1.1

Crea 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.

2.2

Rompe las relaciones como hemos descrito en el paso 3 y 4 del método 1.

3.3

En 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.

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Método 3 de 3: Usando R

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1.1

ConsígueteR si no lo tienes.

2.2

Guarda 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".

3.3

Abre el editor de R. Si estás en el terminal, simplemente ejecuta R. En el

escritorio, debes hacer clic en el logo R.

4.4

Escribe los comandos:

o d

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Consejos

• La 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).

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Advertencias• El 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.