{"id":67650,"date":"2019-04-10T02:00:46","date_gmt":"2019-04-10T09:00:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=67650"},"modified":"2023-02-25T01:38:20","modified_gmt":"2023-02-25T01:38:20","slug":"coeficiente-de-correlacion-de-spearman","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/es\/coeficiente-de-correlacion-de-spearman\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el coeficiente de correlaci\u00f3n de Spearman?"},"content":{"rendered":"
El coeficiente de correlaci\u00f3n de Spearman es una medida no param\u00e9trica de la correlaci\u00f3n de rango (dependencia estad\u00edstica del ranking entre dos variables). Se utiliza principalmente para el an\u00e1lisis de datos.<\/span><\/p>\n Mide la fuerza y la direcci\u00f3n de la asociaci\u00f3n entre dos variables clasificadas. Pero antes de hablar de la correlaci\u00f3n de Spearman, es importante entender la correlaci\u00f3n de Pearson, la cual es una medida estad\u00edstica de la fuerza de una relaci\u00f3n lineal entre datos emparejados.<\/span><\/p>\n Te recomiendo leer este art\u00edculo sobre las <\/span>diferencias entre las pruebas no param\u00e9tricas y las pruebas param\u00e9tricas<\/span><\/a>.<\/span><\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n Para el c\u00e1lculo y la prueba de significaci\u00f3n de la variable de ranking, se requiere que la siguientes suposiciones de datos sean ciertas:<\/span><\/p>\n Si tus datos no cumplen con las suposiciones anteriores, necesitar\u00e1s el coeficiente de correlaci\u00f3n de Spearman. Para esto, es necesario saber qu\u00e9 funci\u00f3n mon\u00f3tona es para entenderlo. <\/span><\/p>\n Una funci\u00f3n mon\u00f3tona es aquella que nunca disminuye o nunca aumenta, ya que es un incremento variable independiente. Puede ser explicada usando la imagen de abajo:<\/span><\/p>\n La imagen explica tres conceptos de la funci\u00f3n mon\u00f3tona:<\/span><\/p>\n La relaci\u00f3n mon\u00f3tona es menos restrictiva cuando se compara con una relaci\u00f3n lineal que se utiliza en el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/a>. Aunque la monotonicidad no es el \u00faltimo requisito, no ser\u00e1 significativo perseguirla sin determinar realmente la fuerza y direcci\u00f3n de una relaci\u00f3n mon\u00f3tona si ya se sab\u00eda que la relaci\u00f3n entre la variable no es mon\u00f3tona.<\/span><\/p>\n Quiz\u00e1 te interese conocer c\u00f3mo realizar un <\/span>an\u00e1lisis de tabla cruzada<\/span><\/a>.<\/span><\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n n= n\u00famero de puntos de datos de las dos variables<\/span><\/p>\n di= diferencia de rango del elemento \u00abn\u201d<\/span><\/p>\n El Coeficiente Spearman,\u2374, puede tomar un valor entre +1 y -1 donde,<\/span><\/p>\n Si el valor de \u2374 se acerca a 0, la asociaci\u00f3n entre los dos rangos es m\u00e1s d\u00e9bil.<\/span><\/p>\n Debemos ser capaces de clasificar los datos antes de proceder con el coeficiente de correlaci\u00f3n de Spearman. Es importante observar que si se incrementa una variable, la otra sigue una relaci\u00f3n mon\u00f3tona.<\/span><\/p>\n Descubre <\/span>c\u00f3mo analizar los datos de una investigaci\u00f3n <\/span><\/a>con el siguiente art\u00edculo. <\/span><\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n En cada nivel, deber\u00e1s comparar los valores de las dos variables. Aqu\u00ed tenemos un ejemplo de c\u00f3mo funcionan los c\u00e1lculos:<\/span><\/p>\n Los resultados de 9 estudiantes en Historia y Geograf\u00eda se mencionan en la siguiente tabla.<\/span><\/p>\n Paso 1:<\/b> Crear una tabla con los datos obtenidos.<\/span><\/p>\n Paso 2:<\/b> Comienza por clasificar los dos conjuntos de datos. La clasificaci\u00f3n de los datos puede lograrse asignando la clasificaci\u00f3n \u00ab1\u00bb al n\u00famero m\u00e1s grande de la columna, \u00ab2\u00bb al segundo n\u00famero m\u00e1s grande, y as\u00ed sucesivamente. El valor m\u00e1s peque\u00f1o generalmente obtendr\u00e1 la clasificaci\u00f3n m\u00e1s baja. Esto debe hacerse para ambos conjuntos de mediciones.<\/span><\/p>\n Paso 3:<\/b> Agrega una tercera columna \u201cd\u201d a tu conjunto de datos, \u201cd\u201d aqu\u00ed denota la diferencia entre los rangos. Por ejemplo, si el rango de f\u00edsica del primer estudiante es 3 y el rango de matem\u00e1ticas es 5, entonces la diferencia en el rango es 3. En la cuarta columna, cuadrar sus valores \u201cd\u201d.<\/span><\/p>\n Paso 4:<\/b> Sumar todos los valores del cuadrado \u201cd\u201d que es 12 (\u2211d cuadrada).<\/span><\/p>\n Paso 5:<\/b> Insertar estos valores en la f\u00f3rmula.<\/span><\/p>\n =1-(6*12)\/(9(81-1))<\/span><\/p>\n =1-72\/720<\/span><\/p>\n =1-01<\/span><\/p>\n =0.9<\/span><\/p>\n El coeficiente de correlaci\u00f3n de Spearman para estos datos es de 0.9 y como se mencion\u00f3 anteriormente si el valor de \u2374 se acerca a +1 entonces tienen una asociaci\u00f3n perfecta de rango.<\/span><\/p>\n En esta secci\u00f3n, aprender\u00e1s a ejecutar el coeficiente de correlaci\u00f3n de Spearman en tu <\/span>encuesta online<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n Paso 1: Ve a Mis Encuestas \u2192Selecciona la encuesta\u2192An\u00e1lisis<\/span><\/p>\n Paso 2: Haz clic en An\u00e1lisis de correlaci\u00f3n<\/span><\/p>\n Paso 3: Haz clic en el bot\u00f3n Generar Coeficiente de Spearman para obtener un informe detallado.<\/span><\/p>\n En el ejemplo anterior, el coeficiente de correlaci\u00f3n de Spearman se utiliza para averiguar la relaci\u00f3n entre las dos variables, la experiencia laboral e ingresos mensuales. Una idea general es que los ingresos mensuales deben aumentar con la experiencia laboral, lo que significa que debe haber una asociaci\u00f3n positiva entre las dos variables, lo que se demuestra por el valor de rs que es de 0,97. <\/span><\/p>\n Si quieres hacer uso de esta u otras funciones de nuestra plataforma para alg\u00fan proyecto de investigaci\u00f3n, no dudes en contactar a alguno de nuestros expertos.<\/span><\/p>\n\n
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C\u00f3mo calcular el coeficiente de correlaci\u00f3n de Spearman <\/span><\/h2>\n
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C\u00f3mo se usa el coeficiente de correlaci\u00f3n de Spearman<\/span><\/h2>\n
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\n Historia<\/th>\n Rango<\/th>\n Georgraf\u00eda<\/th>\n Rango<\/th>\n d<\/th>\n d cuadrada<\/th>\n<\/tr>\n \n 35<\/td>\n 3<\/td>\n 30<\/td>\n 5<\/td>\n 2<\/td>\n 4<\/td>\n<\/tr>\n \n 23<\/td>\n 5<\/td>\n 33<\/td>\n 3<\/td>\n 2<\/td>\n 4<\/td>\n<\/tr>\n \n 47<\/td>\n 1<\/td>\n 45<\/td>\n 2<\/td>\n 1<\/td>\n 1<\/td>\n<\/tr>\n \n 17<\/td>\n 6<\/td>\n 23<\/td>\n 6<\/td>\n 0<\/td>\n 0<\/td>\n<\/tr>\n \n 10<\/td>\n 7<\/td>\n 8<\/td>\n 8<\/td>\n 1<\/td>\n 1<\/td>\n<\/tr>\n \n 43<\/td>\n 2<\/td>\n 49<\/td>\n 1<\/td>\n 1<\/td>\n 1<\/td>\n<\/tr>\n \n 9<\/td>\n 8<\/td>\n 12<\/td>\n 7<\/td>\n 1<\/td>\n 1<\/td>\n<\/tr>\n \n 6<\/td>\n 9<\/td>\n 4<\/td>\n 9<\/td>\n 0<\/td>\n 0<\/td>\n<\/tr>\n \n 28<\/td>\n 4<\/td>\n 31<\/td>\n 4<\/td>\n 0<\/td>\n 0<\/td>\n<\/tr>\n \n <\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n 12<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n <\/p>\n
C\u00f3mo llevar a cabo el coeficiente de correlaci\u00f3n de Spearman con QuestionPro<\/span><\/h2>\n
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