Contenido

• Pasos
• Consejos
• Advertencias

El coeficiente de correlación de rango de Spearman permite identificar si existe una relación de dos variables en una función monótona (si un número aumenta, también lo hace el otro, o viceversa). Siga esta sencilla guía para hacer el cálculo a mano o las instrucciones sobre cómo calcular el coeficiente de correlación en Excel o R.

Pasos

Método 1 de 3: práctico

1. 

   Dibuja la tabla de datos. Esto organizará la información para calcular el coeficiente. Necesitará:
   • columnas, con títulos como se muestra a continuación
   • El número de filas dependerá del número de pares de datos que tenga.

2. 

   
   
   Llene las dos primeras columnas con los pares de datos.

3. 

   En la tercera columna, ordena los datos de la primera columna de 1 a "n", donde "n" es el número de datos que tienes. Indique el número más bajo para clasificar ("clasificar" en las imágenes) 1, el siguiente número más bajo para clasificar 2, y así sucesivamente.

4. 

   
   
   En la cuarta columna, haz lo mismo que en el paso 3, pero clasificando la segunda columna.

   • 

     Si dos o más datos en una columna son iguales, calcule el promedio de ellos como si estuvieran normalmente clasificados con el promedio obtenido.
     En el ejemplo al lado, hay dos números 5 que tienen clasificación 2 y 3. Como hay una repetición de 5, tome el promedio de su clasificación. El promedio entre 2 y 3 es 2.5, así que asigne una calificación de 2.5 a ambos 5.

5. 

   
   
   En la columna "d", calcule la diferencia entre los dos números para cada par de clasificaciones. Es decir, si uno se clasifica como 1 y el otro como 3, la diferencia sería 2. El signo no importa, ya que el siguiente paso es cuadrar este resultado.

6. 

   Eleve al cuadrado cada uno de los números de la columna "d" y escriba esos valores en la columna "d".
7. Agregue todos los datos en la columna "d". Este valor es Σd.
   

   

8. Elija una de estas fórmulas:
   • Si no hay empate en los pasos anteriores, ingrese el valor en la fórmula del coeficiente de correlación de rango de Spearman
     

     

     
     y reemplace la "n" con el número de pares de datos que calcula para obtener la respuesta.
     

     

   • Si hay un empate, use la fórmula estándar para el coeficiente de correlación:
     

     

9. Interprete el resultado. Puede variar entre -1 y 1.
   • Cerca de -1 - Correlación negativa.
   • Cerca de 0: correlación no lineal.
   • Cerca de 1 - Correlación positiva.
   • Recuerde dividir por el total exacto de resultados y luego dividir por la mitad. Luego divide por Σd.

     

Método 2 de 3: en Excel

1. Cree nuevas columnas con las clasificaciones de las columnas existentes. Por ejemplo, si los datos están en la columna A2: A11, use la fórmula "= RANK (A2, A $ 2: A $ 11)", copiándolos y pegándolos en todas las filas y columnas.
2. Si hay un valor vinculado, haga lo que se explica en los pasos 3 y 4 del primer método.
3. En una nueva celda, correlacione las dos columnas de clasificación con algo como "= CORREL (C2: C11, D2: D11)". En este caso, C y D pueden corresponder a las columnas de clasificación. La celda de corrección tendrá la clasificación de correlación de Spearman.

Método 3 de 3: Usar R

1. Descargue la R si no la tiene (consulte Proyecto R).
2. Guarde sus datos en un archivo CSV con los datos que desea correlacionar en las dos primeras columnas. Por lo general, esto se puede hacer en el menú "Guardar como".
3. Abra el editor R. Si está en la terminal, simplemente ejecute R. Si se encuentra en el área de trabajo, haga clic en el logotipo "R".
4. Ingrese los comandos:
   • d <- read.csv ("NAME_DO_SEU_CSV.csv") y presione "Enter"
   • color (rango (d), rango (d))

Consejos

• La mayoría de los conjuntos deben contener al menos cinco pares de datos para identificar una tendencia (se utilizaron tres en el ejemplo para facilitar la demostración).

Advertencias

• El coeficiente de correlación de rango de Spearman solo identificará la fuerza de la correlación donde los datos aumentan o disminuyen de manera constante. Si hay un diagrama de dispersión u otra tendencia, el coeficiente de Spearman No proporcionará una representación precisa de sus correlaciones.
• Esta fórmula se basa en el supuesto de que no existen vínculos. Cuando existe, como en el ejemplo 1, se debe utilizar la definición: el coeficiente de correlación del momento del producto en función de las filas.