Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas continuas, mientras que el coeficiente de Spearman se utiliza para variables ordinales o con valores extremos. Ambos coeficientes oscilan entre -1 y 1, indicando correlaciones negativas o positivas, respectivamente.

1. 
República Bolivariana De Venezuela
Ministerio Del Poder Popular Para La Educación Universitaria
Instituto Universitario Politécnico ¨Santiago Mariño¨
Barcelona, Estado Anzoátegui

2. República Bolivariana De Venezuela
Ministerio Del Poder Popular Para La Educación Universitaria
Instituto Universitario Politécnico ¨Santiago Mariño¨
Barcelona, Estado Anzoátegui
Bachiller:
Marianny Marín
C.I.:25.852.455

3. 
Es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables
cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es
independiente de la escala de medida de las variables. El cálculo del
coeficiente de correlación lineal se realiza dividiendo la covarianza por el
producto de las desviaciones estándar de ambas variables
Coeficientes de correlación de Pearson

4. 
Ejemplos de diagramas de dispersión con diferentes valores
del coeficiente de correlación (ρ)

5. 
Coeficientes de correlación de Pearson
Ventajas y Desventajas
• Mientras mas grande sea la muestra mas exacta será la estimación.
• El valor del coeficiente de correlación es independiente de
cualquier unidad usada para medir variables.
Ventajas
Desventajas
• Requiere que las dos variables hayan ido medidas hasta un nivel
cuantitativo continuo y que la distribución de ambas sea semejante a
la de la curva normal.
• Requiere supuestos acerca de la naturaleza o formas de las
poblaciones afectadas

6. 
Coeficientes de correlación de Pearson
Usos
• Permite predecir el valor de una variable dado un valor determinado de la otra
variable.
• Se trata de valorar la asociación entre dos variables cuantitativas estudiando el
método conocido como correlación.
• Dicho cálculo es el primer paso para determinar la relación entre las variables.
• Consiste en la posibilidad de calcular su distribución muestral y así poder
determinar su error típico de estimación.
• Reporta un valor de correlación cercano a 0 como un indicador de que no hay
relación lineal entre 2 variables.
• Reporta un valor de correlación cercano a 1 como un indicador de que existe una
relación lineal positiva entre las 2 variables. Un valor mayor a cero que se acerque a 1
da como resultado una mayor correlación positiva entre la información.

7. Es una medida de la correlación entre dos variables aleatorias continuas.
Este coeficiente es una medida de asociación lineal que utiliza los rangos, números
de orden, de cada grupo de sujetos y compara dichos rangos.
Coeficientes de correlación de Sperman
La interpretación de coeficiente de Spearman es
igual que la del coeficiente de correlación de Pearson.
Oscila entre -1 y +1, indicándonos asociaciones
negativas o positivas respectivamente, 0 cero, significa
no correlación pero no independencia.
Se diferencia de la correlación de Pearson en que
utiliza valores medidos a nivel de una escala ordinal.
Si alguna de las variables está medida a nivel de
escala de intervalo/razón deberá procederse antes de
operar el estadístico a su conversión en forma ordinal.

8. 
El coeficiente de correlación de Spearman es menos sensible que el de Pearson
para los valores muy lejos de lo esperado. En este ejemplo:
Pearson = 0.30706
Spearman = 0.76270

9. 
Coeficientes de correlación de Sperman
Ventajas y Desventajas
Ventajas
Desventajas
• Al ser una técnica no parámetra, es libre de distribución
probabilística.
• No esta afectada por los cambios en las unidades de medida.
• r no debe ser utilizado para decir algo sobre la relación entre
causa y efecto.
• Es recomendable usarlo cuando los datos presentan valores
extremos, ya que dichos valores afectan mucho el coeficiente de
correlación de Pearson, o ante distribuciones no normales.

10. 
Coeficientes de correlación de Sperman
Usos
• A partir de un conjunto de n puntuaciones, la formula que permite el calculo de la
correlación entre dos variables X e Y, medidas al menos en escala ordinal, es la
siguiente:
P=0 No hay correlación
p≠ 0 Hay correlación
• Donde d es la distancia existente entre los puestos que ocupan las puntuaciones
correspondientes a un sujeto i cuando estas puntuaciones han sido ordenadas para X
y para Y.
• Para aplicar el coeficiente de correlación de Spearman se requiere que las variables
estén medidas al menos en escala ordinal, es decir; de forma que las puntuaciones que
la representan puedan ser colocadas en dos series ordenadas.
• A veces, este coeficiente es denominado por la letra griega ρs (rho), aunque cuando
nos situamos en el contexto de la Estadística Descriptiva se emplea la notación rs.
Usos del Coeficiente de correlación de Spearman

11. 
http://es.slideshare.net/PatriciaCastillo31/coeficiente-de-correlacion-de-
pearson-y-spearman
https://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_correlaci%C3%B3n_de_Pear
son
http://es.slideshare.net/PatriciaCastillo31/coeficiente-de-correlacion-de-
pearson-y-spearman
Bibliografía