Calculadora del Coeficiente de Correlación de Pearson

Ingresa tus dos conjuntos de datos para medir la relación lineal.

Proporciona los datos para la primera variable (X), separados por comas. Debe tener el mismo número de valores que Y.

Ejemplos

Explora cómo funciona la correlación con diferentes conjuntos de datos.

Correlación Positiva Fuerte

positive

A medida que X aumenta, Y tiende a aumentar.

Valores X: 1, 2, 3, 4, 5, 6

Valores Y: 2, 3.1, 3.9, 5.2, 6, 7.1

Correlación Negativa Fuerte

negative

A medida que X aumenta, Y tiende a disminuir.

Valores X: 10, 20, 30, 40, 50

Valores Y: 88, 70, 65, 50, 32

Sin Correlación

none

No hay una relación lineal clara entre X e Y.

Valores X: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7

Valores Y: 10, -5, 12, 0, 15, -8, 7

Otros Títulos
Entendiendo el Coeficiente de Correlación de Pearson
Una guía para medir la relación lineal entre dos variables.

1. ¿Qué es el Coeficiente de Correlación de Pearson (r)?

El Coeficiente de Correlación de Pearson, denotado 'r', mide la fuerza y dirección de una relación lineal entre dos variables. Produce un valor entre -1 y +1.

2. Interpretando los Resultados

R-cuadrado (Coeficiente de Determinación)
R-cuadrado (r²) es la proporción de la varianza en la variable dependiente que es predecible desde la variable independiente. Por ejemplo, un r² de 0.64 significa que el 64% de la varianza en Y puede ser explicada por X.
Estadístico t y valor p
El estadístico t y el valor p se utilizan para probar la hipótesis de que la correlación es significativamente diferente de cero. Un valor p pequeño (típicamente < 0.05) indica que la correlación observada es estadísticamente significativa.