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Calculadora de correlación

Calcula el coeficiente de correlación de Pearson (r) entre dos variables. Pega tus valores de X e Y — por separado o en pares — y obtén r, r² y una interpretación honesta de la fuerza, con la fórmula desarrollada.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es el coeficiente de correlación de Pearson?
La r de Pearson mide la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables. Va de −1 (correlación negativa perfecta) pasando por 0 (sin relación lineal) hasta +1 (correlación positiva perfecta). Se calcula como la suma de los productos de las desviaciones de cada par respecto a sus medias, dividida por la raíz cuadrada del producto de las desviaciones al cuadrado sumadas.
¿Cómo interpreto la fuerza de una correlación?
Una regla general habitual, usada por esta calculadora: un |r| de 0,7 o más es fuerte, de 0,4 a 0,69 es moderada, de 0,1 a 0,39 es débil, y por debajo de 0,1 es insignificante. Estas bandas son convenciones, no leyes — lo que cuenta como una correlación significativa depende de tu campo.
¿Qué me indica r²?
r² (el coeficiente de determinación) es la proporción de la varianza de una variable que está asociada linealmente con la otra. Una r de 0,8 da r² = 0,64, lo que significa que el 64 % de la variación se comparte entre las dos variables.
¿Correlación significa que una variable causa la otra?
No. Correlación no es causalidad. Dos variables pueden estar fuertemente correlacionadas porque una causa la otra, porque ambas están impulsadas por un tercer factor, o por pura coincidencia. Un coeficiente de correlación por sí solo nunca puede establecer un vínculo causal.
¿Por qué podría la r de Pearson pasar por alto una relación real?
La r de Pearson solo mide relaciones lineales. Una relación en forma de U perfecta u otra relación curva puede producir una r cercana a cero. También es sensible a los valores atípicos — un solo par extremo puede inflar o destruir el coeficiente. Representa siempre tus datos gráficamente también.
¿Cuántos pares de datos necesito?
La calculadora requiere al menos 3 pares, y las listas de X e Y deben contener el mismo número de valores. Estadísticamente, las correlaciones de muestras muy pequeñas son inestables — con solo un puñado de pares, incluso una r grande puede surgir fácilmente por azar.

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