El documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas e ignora la escala de medida, mientras que el coeficiente de Spearman ordena los datos antes de medir la correlación y es menos sensible a valores atípicos. Ambos coeficientes oscilan entre -1 y 1 para indicar correlaciones negativas o positivas.

1. CORRELACION DE
PEARSON
Oscar Barrios C.I: 25.706.164 44ª ING Electronica Diurno A

2. • Como determinar el uso de
los coeficientes de Pearson
y de Sperman

3. Coeficiente de correlació n
de Pearson
EL coeficiente de correlació n de Pearson es una medida de la
relació n lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. A
diferencia de la covarianza, la correlació n de Pearson es
independiente de la escala de medida de las variables.
De manera menos formal, podemos definir el coeficiente de
correlació n de Pearson como un índice que puede utilizarse para
medir el grado de relació n de dos variables siempre y cuando
ambas sean cuantitativas.

4. Ejemplos de diagramas de
dispersió n con diferentes
valores del coeficiente de
correlació n

5. Coeficiente de correlació n de
Spearman
El coeficiente de correlació n de Spearman, (rho) es una medida de la
correlació n (la asociació n o interdependencia) entre dos variables
aleatorias continuas. Para calcular , los datos son ordenados yρ
reemplazados por su respectivo orden. La interpretació n de coeficiente
de Spearman es igual que la del coeficiente de correlació n de Pearson.
Oscila entre -1 y +1, indicándonos asociaciones negativas o positivas
respectivamente, 0 cero, significa no correlació n pero no independencia.
La tau de Kendall es un coeficiente de correlació n por rangos,
inversiones entre dos ordenaciones de una distribució n normal
bivariante.

6. El coeficiente de correlació n 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

7. Ventajas y Desventajas del
Coeficiente de Pearson

8. Ventajas y Desventajas
del Coeficiente de
Spearman

9. Usos de Enfoques de
Spearman a Problemas
Estadísticos
Una generalizació n del coeficiente de Spearman es útil en la
situació n en la cual hay tres o más condiciones, varios individuos
son observados en cada una de ellas, y predecimos que las
observaciones tendrán un orden en particular. Por ejemplo, un
conjunto de individuos pueden tener tres oportunidades para
intentar cierta tarea, y predecimos que su habilidad mejoraráde
intento en intento.

10. Usos de Enfoque de
Pearson a Problemas
Estadísticos
Para la estadística el enfoque Los coeficientes de correlació n son
medidas que indican la situació n relativa de los mismos sucesos
respecto a las dos variables, es decir, son la expresió n numérica que
nos indica el grado de relació n existente entre las 2 variables y en
qué medida se relacionan.Su magnitud indica el grado de asociació n
entre las variables; el valor r = 0 indica que no existe relació n entre
las variables.

11. Bibliografía
• http://www.vitutor.com/estadistica/bi/coeficiente_correlacion.html
• http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=180414044017
• http://es.wikihow.com/calcular-el-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-Spea
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