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Visualizador de Correlación

Pearson vs. Spearman — mueve el slider y observa cómo cambia la relación.

Ejemplo

Horas de estudio por semana vs. Calificación final (/100)

r = 0.00
−1 (perfecta negativa) 0 +1 (perfecta positiva)

Pearson (r)

0.000

Sin correlación

Mide la relación lineal entre dos variables continuas.

Spearman (ρ)

0.000

Sin correlación

Mide la relación monotónica usando rangos, no valores exactos.

✓ Usa Pearson cuando:

  • • Ambas variables son continuas (intervalo o razón)
  • • La distribución es aproximadamente normal
  • • La relación esperada es lineal
  • • Ej: peso vs. talla, temperatura vs. consumo

✓ Usa Spearman cuando:

  • • Los datos son ordinales (escalas Likert, rangos)
  • • Hay valores atípicos que distorsionan
  • • La distribución no es normal
  • • La relación es monotónica pero no lineal
  • • Ej: satisfacción (1-5) vs. desempeño

⚠ Nota para estudios educativos:

Con escalas Likert, Spearman es más apropiado. Es más robusto con muestras pequeñas o distribuciones asimétricas.