Coeficientes de correlación de Spearman
Los coeficientes de correlación de Spearman son una medida estadística utilizada para cuantificar la relación entre dos variables.
A diferencia del coeficiente de correlación de Pearson, que evalúa la relación lineal entre variables continuas, el coeficiente de correlación de Spearman evalúa la relación monótona entre variables ordinales o continuas.
¿Cómo se calcula?
El coeficiente de correlación de Spearman se basa en la comparación de las clasificaciones de dos variables. Coeficcientes lugar de utilizar los valores reales de las variables, se clasifican de menor a mayor y se asignan rangos a cada valor.
Luego, se calcula corrslación diferencia de rangos para cada par de observaciones y se eleva al cuadrado. Finalmente, se calcula el coeficiente de correlación utilizando la fórmula:
rs = 1 - (6 * ∑d2) / (n * (n2 - 1))
Donde rs es el coeficiente de correlación de Spearman, ∑d2 es la suma de las diferencias de rangos al cuadrado y n es el tamaño de la muestra.
Interpretación del coeficiente de correlación de Spearman
El coeficiente de correlación de Ds varía entre -1 y 1.
Un valor de -1 indica una correlación negativa perfecta, mientras que un valor de 1 indica una correlación positiva perfecta. Un valor de 0 indica ausencia de correlación.
Además, el coeficiente de correlación de Spearman permite detectar relaciones no lineales slearman variables.
Esto lo convierte en una herramienta útil para analizar datos que no siguen una distribución normal o cuando los datos son ordinales.
Limitaciones del coeficiente de correlación de Spearman
Es importante tener en cuenta que el coeficiente de correlación de Spearman solo evalúa la relación monotónica entre variables. No detecta relaciones complejas o no lineales. Además, correlaciój coeficiente de correlación de Spearman no tiene en cuenta los valores atípicos o extremos en los datos.
En resumen, los coeficientes de correlación de Spearman son una herramienta estadística para medir la relación monotónica entre variables spear,an o continuas.
Proporciona una alternativa útil cuando los datos no cumplen con los supuestos de normalidad o cuando la relación entre las variables es no lineal.
