Contenido

• Pasos
• Método 1 de 3: calcular manualmente
• Método 2 de 3: calcular en Excel
• Método 3 de 3: Cálculo en R
• Consejos
• Advertencias

El coeficiente de correlación del rango de Spearman le permite determinar si existe una dependencia entre dos variables, expresada por una función monótona (es decir, con el crecimiento de una variable, la segunda aumenta y viceversa). Los sencillos pasos que se dan en el artículo le permitirán realizar cálculos manualmente, así como calcular el coeficiente de correlación utilizando Excel y R.

Pasos

Método 1 de 3: calcular manualmente

1. 1 Crea una tabla de datos. Esto organizará la información que necesita para calcular el coeficiente de correlación de rango de Spearman. En este caso, necesitará:
   • 6 columnas, encabezadas como se muestra arriba.
   • El número de líneas correspondientes al número de pares de variables.
2. 2 Complete las dos primeras columnas con pares de variables.
3. 3 En la tercera columna, escriba los números (rangos) de pares de variables del 1 al norte (número total de pares). Asigne el número 1 al par con el valor más bajo en la primera columna, 2 al siguiente valor después de él, y así sucesivamente en orden ascendente de los valores de la variable de la primera columna.
4. 4 En la cuarta columna, haga lo mismo que en la tercera, pero esta vez numere los pares de variables de acuerdo con la segunda columna de la tabla.
   • Si dos (o más) valores de una variable en una columna son iguales, organícelos uno tras otro y encuentre el promedio de sus números, luego numérelos con este promedio.
     En el ejemplo de la derecha, los dos valores de la variable son iguales e iguales a 5; en el caso de la numeración normal, estos datos recibirían los rangos 2 y 3. Dado que los valores son los mismos, encontramos el valor promedio de sus rangos.La media de 2 y 3 es 2,5, por lo que asignamos a ambos un rango de 2,5.
5. 5 En la columna "d", calcule la diferencia entre los dos rangos de las dos columnas anteriores. Por ejemplo, si el rango en la tercera columna es 1, y en la cuarta es 3, entonces la diferencia entre ellos será 2. El signo no importa, ya que en el siguiente paso estos números se elevarán al cuadrado.
6. 6 Cuadre cada valor en la columna "d" y escriba los valores resultantes en la columna "d".
7. 7Suma todos los valores de la columna "d". Determinarás la suma Σd.
   
8. 8 Utilice una de las siguientes fórmulas:
   • Si en los pasos anteriores no cumplió con los mismos valores, simplemente sustituya la suma resultante en la fórmula simplificada para calcular el coeficiente de correlación de rango de Spearman:
     
     y reemplace "n" con el número de pares de datos que ingresó en la tabla anteriormente.
     
   • Si encuentra los mismos valores en los pasos anteriores, use la fórmula estándar para calcular el coeficiente de correlación de rango de Spearman:
     
9. 9 Analiza el resultado. El valor resultante está entre -1 y 1.
   • Si está cerca de -1, la correlación es negativa.
   • Si está cerca de 0, no hay correlación.
   • Si está cerca de 1, hay una correlación positiva.
   • Recuerda dividir por la suma de las variables y sacar la raíz. Luego divide por Σd.
     

Método 2 de 3: calcular en Excel

1. 1 Cree nuevas columnas con rangos correspondientes a las columnas de datos. Por ejemplo, si se ingresan datos en la Columna A2: A11, use la función "= RANK (A2, A $ 2: A $ 11)" e ingrese los resultados para todas las filas en una nueva columna.
2. 2Encuentre los rangos para las mismas cantidades que se describen en los pasos 3 y 4 del método 1.
3. 3 En una celda nueva, determine la correlación entre las dos columnas de rango usando la función "= CORREL (C2: C11, D2: D11)". En este caso, C y D son columnas que contienen rangos. Por lo tanto, en esta celda obtendrá el coeficiente de correlación de rango de Spearman.

Método 3 de 3: Cálculo en R

1. 1 Si aún no tiene el software R para procesar estadísticas, compre uno (consulte. http://www.r-project.org).
2. 2 Guarde los datos en formato CSV ordenándolos en dos columnas, cuya correlación va a investigar. Es fácil guardar el archivo en este formato usando la opción "Guardar como".
3. 3 Abra el editor de R. Si aún no ha iniciado sesión en el programa R, simplemente inícielo. Para hacer esto, simplemente haga clic en el ícono R en el escritorio.
4. 4 Escriba los comandos:
   • d - read.csv ("NAME_OF_YOUR_CSV.csv") y presione enter
   • cor (rango (d [, 1]), rango (d [, 2]))

Consejos

• Como regla general, el conjunto de datos debe ser de al menos 5 pares para poder establecer de manera confiable cualquier correlación (se usaron 3 pares en el ejemplo anterior para simplificar).

Advertencias

• El coeficiente de correlación de rango de Spearman permite establecer solo si ambas variables aumentan o disminuyen simultáneamente. Si la dispersión de datos es demasiado grande, este coeficiente no dará el valor de correlación exacto.
• La función dada dará el resultado correcto si no hay valores idénticos en la matriz de datos. Si existen tales valores, como en nuestro ejemplo, se debe utilizar la siguiente definición: coeficiente de correlación basado en rango.