Este documento resume los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, mientras que el coeficiente de Spearman se usa para variables ordinales. Ambos coeficientes oscilan entre -1 y 1 para indicar correlaciones negativas o positivas.

1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACION SUPERIOR
I.U.P.¨SANTIAGO MARIÑO¨
BARCELONA – EDO ANZOATEGUI
46- ING EN MTTO MECANICO
BACHILLER:
WILSON
GUEVARA
CI: 25.443.731
PROFESOR:
PEDRO BELTRAN

2. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE
PEARSON
En estadística, el coeficiente de correlación de Pearson es
una medida de la relación lineal entre dos variable
aleatorias cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la
correlación de Pearson es independiente de la escala de
medida de las variables.
De manera menos formal, podemos definir el coeficiente
de correlación de Pearson como un índice que puede
utilizarse para medir el grado de relación de dos variables
siempre y cuando ambas sean cuantitativas.

3. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE
PEARSON
En el caso de que se esté estudiando dos variables
aleatorias X y Y sobre una población; el coeficiente
de correlación de Pearson se simboliza con la letra ,
siendo la expresión que nos permite calcularlo:
Donde:
es la covarianza de X,Y
es la desviación típica de la variable X
es la desviación típica de la variable Y.

5. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE
SPEARMAN
En estadística, el coeficiente de correlación de
Spearman, ρ (rho) es una medida de la correlación (la
asociación o interdependencia) entre dos variables
aleatorias continuas. Para calcular ρ, los datos son
ordenados y reemplazados por su respectivo orden.
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..

6. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE
SPEARMAN
Este coeficiente se emplea cuando una o ambas
escalas de medidas de las variables son
ordinales, es decir, cuando una o ambas escalas
de medida son posiciones.

7. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DEL COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN DE PEARSON
• El valor del coeficiente de correlación
es independiente de cualquier unidad
usada para medir variable.
• -mientras mas grande sea la muestra
mas exacta será la estimación.
• Requiere forma de la poblaciones
afectadas
• Requiere que las dos variable hayan
ido medidas hasta un nivel cuantitativo
continuo y que la distribución de
ambas sea semejantes a la de la curva
normal.
VENTAJAS
DESVENTAJAS

8. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DEL COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN DE SPEARMAN
VENTAJAS
• No esta afectada por los cambios en las
unidades de medidas.
• Al ser una técnica no paramétrica, es
libre de distribución probabilística.
DESVENTAJAS • Es recomendable usarlo cuando los
datos presenta valores extremos, ya
que dichos valores afectan mucho el
coeficiente de correlación de Pearson o
ante distribuciones no normales.
• R no debe ser utilizado para decir algo
sobre la relación entre causa y efecto.

11. BIBLIOGRAFÍA
Webgrafía
• https://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_corr
elaci%C3%B3n_de_Pearson#V.C3.A9ase_tambi.
C3.A9n
• https://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_corr
elaci%C3%B3n_de_Spearman
• http://es.scribd.com/doc/97709089/Coeficiente-
de-correlacion-de-Spearman#scribd