Comparacion Pearson y Spearman

 

¿Qué es correlación? Un coefciente de correlación mide el grado en que dos variables tienden a cambiar al mismo tiempo. El coefciente describe describe tanto la uerza como la dirección de la relación. Minitab orece dos análisis an álisis de correlación dierentes: dierentes: Correlación del momento del producto de Pearson La correlación de Pearson evalúa la relación lineal entre dos variables continuas. Una relación es lineal cuando un cambio en una variable se asocia con un cambio proporcional en la otra variable. Por ejemplo, usted puede usar una correlación de Pearson para evaluar si los aumentos de temperatura en sus instalaciones de producción están asociados con una disminución en el espesor de las capas de chocolate. Correlación del orden de los rangos de Spearman La correlación de Spearman evalúa la relación monótona entre dos variables continuas u ordinales. En una relación monótona, las variables tienden a cambiar al mismo tiempo, pero no necesariamente a un ritmo constante. El coefciente de correlación de Spearman se basa en los valores  jerarquizados de cada variable y no en los datos sin procesar. procesar. La correlación de Spearman suele utilizarse para evaluar relaciones en las que intervienen variables ordinales. Por ejemplo, usted puede usar una correlación correlaci ón de Spearman para evaluar si el orden en que los empleados completan un ejercicio de prueba se relaciona con el número de meses que han estado trabajando en la empresa. Siempre es una buena idea examinar la relación entre las variables con una gráfca de dispersión. Los coefcient coefcientes es de correlació correlación n solo miden relaciones lineales (Pearson) o monótonas (Spearman). Son posibles otras relaciones relaciones..

Comparación de los coefcientes de Pearson y Spearman El valor de los coefcie coefcientes ntes de correlación de Pearson y Spearman puede variar de −1 a +1. Para que el coefciente de correlación correlación de Pearson sea +1, cuando una variable aumenta, la otra variable aumenta en una cantidad consistente. Esta

 

relación orma una línea perecta. El coefcien coefciente te de correlación de Spearman

también es +1 en este caso. Pearson = +1, Spearman = +1

Si la relación es que una variable aumenta cuando la otra aumenta, pero la cantidad no es consisten consistente, te, el coefciente de correlación de Pearson es positivo pero menor que +1. El coefciente de Spearman sigue siendo igual a +1 en este caso.

Pearson = +0.851, Spearman = +1

Cuando una relación es aleatoria o no existe, entonces ambos coefcientes de correlación son casi cero

. Pearson = −0.093, Spearman = −0.093

Si la relación es una línea perecta para una relación decreciente, entonces entonces ambos coefcientess de correlació coefciente correlación n son −1

.

 

Pearson = −1, Spearman = −1

Si la relación es que una variable disminuye cuando la otra aumenta, pero la cantidad no es consisten consistente, te, entonces el coefciente de correlación de Pearson es negativo, pero mayor que −1. El coefcien coefciente te de Spearman sigue siendo igual a −1 en este caso

Pearson = −0.799, Spearman = −1

Los valores de correlación de −1 o 1 implican una relación lineal exacta, como la existente entre el radio y la circunerencia de un círculo. Sin embargo, el valor real de los valores de correlación está en cuantifcar las relaciones que son menos que perectas. El descubrir que dos variables están correlacionadas suele ser útil para un análisis de regresión que intenta describir más detalladamente este tipo de relación.

Otras relaciones no lineales Los coefcientes de correlación de Pearson solo miden relaciones lineales. Los coefcientess de correlació coefciente correlación n de Spearman solo miden relaciones monótonas. Por lo tanto, puede existir una relación signifcativa aunque los coefcie coefcientes ntes de correlación correlació n sean 0. Examine una gráfca de dispersión para determinar la orma

de la relación. Coefciente de 0 Esta gráfca muestra una relación muy uerte. Los coefcientes de Pearson y de Spearman son aproximadamente aproximadamen te 0.

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