Calculadora de correlación
Pega dos columnas desde Excel: una fila por persona, una columna por variable (por ejemplo, puntaje de motivación y puntaje de rendimiento). Elige Pearson o Spearman y te da el coeficiente, si es significativo y cómo redactarlo.
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Cómo se calcula
Pearson (r) mide la relación lineal: r = Σ(x − x̄)(y − ȳ) / √(Σ(x − x̄)² × Σ(y − ȳ)²).
Spearman (rho) aplica la misma fórmula a los rangos de los datos (los empates reciben el rango promedio). Sirve para escalas ordinales, como las Likert, o cuando los datos no son normales.
El valor p bilateral sale de t = r × √((n − 2) / (1 − r²)) con n − 2 grados de libertad, igual que en SPSS.
Cómo leer el resultado
- El coeficiente va de −1 a 1. Positivo: cuando una sube, la otra también. Negativo: cuando una sube, la otra baja. Cerca de 0: no hay relación lineal.
- Escala habitual en tesis: menos de 0,20 muy baja, 0,20 a 0,39 baja, 0,40 a 0,59 moderada, 0,60 a 0,79 alta y 0,80 o más muy alta.
- Si p es menor que 0,05, la correlación es estadísticamente significativa: es poco probable que salga solo por azar.
- Correlación no es causa. Que dos variables vayan juntas no prueba que una provoque la otra.
Preguntas frecuentes
- ¿Pearson o Spearman?
- Usa Pearson si las dos variables son numéricas y aproximadamente normales. Usa Spearman con escalas Likert, rangos o datos con valores extremos. En tesis con cuestionarios Likert, Spearman es lo más común.
- ¿Cuántos datos necesito?
- Como mínimo 3, pero con menos de 30 el resultado es poco estable. Con muestras pequeñas solo las correlaciones grandes salen significativas.
- ¿Da lo mismo que SPSS?
- Sí: usa las mismas fórmulas y la misma prueba t, así que r, rho y p coinciden con "Correlaciones bivariadas" de SPSS.
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