# Calculadora de correlacion Calcula correlaciones de Pearson y Spearman desde datos numericos pareados > Página canónica: https://elysiatools.com/es/tools/correlation-calculator - **Categoría:** Math & Numbers - **Palabras clave:** correlacion, pearson, spearman, estadistica ## Descripción general Introduce pares o dos series alineadas para medir asociacion lineal y monotona con diagnosticos. ## Entradas - **Pares de datos** (textarea): One pair per line: 1, 52 2, 57 3, 63 4, 68 5, 74 - **Valores X opcional** (text): Alternative: 1, 2, 3, 4, 5 - **Valores Y opcional** (text): Alternative: 52, 57, 63, 68, 74 - **Metodo de correlacion** (select) - **Decimales** (number) - **Nivel de confianza** (number) ## Cuándo usarlo - Cuando necesites determinar si existe una relación lineal entre dos variables continuas utilizando el coeficiente de Pearson. - Para evaluar relaciones monótonas en datos ordinales o no distribuidos normalmente mediante la correlación de Spearman. - Al analizar resultados de encuestas, estudios científicos o métricas de rendimiento para validar hipótesis estadísticas. ## Cómo funciona - Introduce tus datos numéricos en formato de pares (un par por línea) o como dos listas separadas por comas para los valores X e Y. - Selecciona el método de cálculo deseado: correlación lineal de Pearson, correlación de rangos de Spearman, o ambos simultáneamente. - Ajusta la precisión de los decimales y el nivel de confianza según los requisitos de tu análisis estadístico. - Obtén instantáneamente los coeficientes calculados en formato JSON para interpretar la fuerza de la asociación entre tus variables. ## Casos de uso - Investigadores que necesitan validar la relación entre horas de estudio y calificaciones obtenidas en exámenes. - Analistas financieros que buscan medir la correlación entre el precio de dos acciones o activos en el mercado. - Profesionales de marketing que desean evaluar cómo la inversión en publicidad afecta directamente al volumen de ventas. ## Preguntas frecuentes ### ¿Cuál es la diferencia entre la correlación de Pearson y Spearman? Pearson mide la relación lineal entre dos variables continuas, mientras que Spearman evalúa la relación monótona basándose en los rangos de los datos, siendo ideal para relaciones no lineales o datos con valores atípicos. ### ¿Qué formato deben tener los datos de entrada? Puedes ingresar los datos como pares separados por comas (un par por línea) en el campo principal, o proporcionar dos listas separadas por comas en los campos opcionales de valores X e Y. ### ¿Qué significa un coeficiente de correlación de 1 o -1? Un valor de 1 indica una correlación positiva perfecta (ambas variables aumentan juntas), mientras que -1 indica una correlación negativa perfecta (una aumenta mientras la otra disminuye). ### ¿Puedo ajustar la cantidad de decimales en el resultado? Sí, puedes configurar el número de decimales desde 0 hasta 10 utilizando la opción correspondiente antes de realizar el cálculo. ### ¿Qué nivel de confianza utiliza la calculadora? Por defecto, la herramienta utiliza un nivel de confianza del 95%, pero puedes ajustarlo entre el 80% y el 99% según las necesidades de tu estudio. ## Herramientas relacionadas - [Calculadora de valor absoluto](https://elysiatools.com/es/tools/absolute-value-calculator): Calcula el valor absoluto de numeros positivos, negativos o decimales y explica su distancia a cero - [Calculadora de R Cuadrado Ajustado](https://elysiatools.com/es/tools/adjusted-r-squared-calculator): Calcula R cuadrado ajustado desde R cuadrado, tamano de muestra y numero de predictores - [Calculadora de Transmisión por Cadena](https://elysiatools.com/es/tools/chain-sprocket-ratio): Calcula la relación, la velocidad de salida y la velocidad lineal de la cadena. i = z₂/z₁ = n₁/n₂, v = z₁·p·n₁/60000. Introduzca el paso para la velocidad de cadena. - [Calculadora de probabilidad condicional](https://elysiatools.com/es/tools/conditional-probability-calculator): Calcula P(A dado B) - [Calculadora de covarianza](https://elysiatools.com/es/tools/covariance-calculator): Calcula covarianza muestral y poblacional desde datos numericos pareados - [Calculadora de Cinética Enzimática](https://elysiatools.com/es/tools/enzyme-kinetics-calculator): Calcula la velocidad de reacción con la ecuación de Michaelis-Menten v = Vmax·\[S\]/(Km+\[S\]), o estima Km y Vmax a partir de datos (S, v) mediante Lineweaver-Burk; simula inhibición competitiva/no competitiva. - [Calculadora de Distribucion F](https://elysiatools.com/es/tools/f-distribution-calculator): Calcula densidad, probabilidad acumulada y cola derecha de la distribucion F con grados de libertad de numerador y denominador - [Calculadora de Energía de Volante](https://elysiatools.com/es/tools/flywheel-energy-storage): Calcula la energía cinética almacenada en un volante. E = ½·I·ω², ω = 2π·n/60. Introduzca I directamente o calcúlelo desde masa y radio (I = ½·m·r²). Soporta J/kJ/Wh. ## Ejemplos - [Ejemplos de Procesamiento de Imágenes Web Python](https://elysiatools.com/es/samples/web-image-processing-python): Ejemplos de procesamiento de imágenes Web Python usando PIL/Pillow incluyendo lectura, guardado, redimensionamiento y conversión de formato - [Ejemplos de Procesamiento de Imágenes Android Java](https://elysiatools.com/es/samples/android-image-processing-java): Ejemplos de procesamiento de imágenes Android Java incluyendo lectura/escritura, escalado y conversión de formato - [Ejemplos de Procesamiento de Imágenes Android Kotlin](https://elysiatools.com/es/samples/android-image-processing-kotlin): Ejemplos de procesamiento de imágenes Android Kotlin incluyendo lectura/escritura, escalado y conversión de formato - [Ejemplos de Procesamiento de Imágenes Web Rust](https://elysiatools.com/es/samples/web-image-processing-rust): Ejemplos de procesamiento de imágenes Web Rust incluyendo lectura/escritura, escalado y conversión de formato ## Contenido relacionado - [Herramientas de analisis estadistico, pruebas y distribuciones](https://elysiatools.com/es/hubs/statistical-analysis-tools): Resume datos numericos, mide dispersion, compara grupos, calcula confianza y probabilidad, y modela relaciones con herramientas estadisticas enfocadas.