¿Cuándo se utiliza el coeficiente de correlacion de Spearman o Pearson?

El coeficiente de correlación de Spearman es recomendable utilizarlo cuando los datos presentan valores extremos, ya que dichos valores afectan mucho el coeficiente de correlación de Pearson, o ante distribuciones no normales. No está afectada por los cambios en las unidades de medida.

¿Cuándo se usa Spearman?

El coeficiente de correlación de Spearman es una medida no paramétrica de la correlación de rango (dependencia estadística del ranking entre dos variables). Se utiliza principalmente para el análisis de datos. Mide la fuerza y la dirección de la asociación entre dos variables clasificadas.

¿Qué es la correlación?

El término correlación es una combinación de dos palabras ‘Co’ (juntas) y relación (conexión) entre dos cantidades. La correlación se produce cuando, en el momento del estudio de dos variables, se observa que un cambio de unidad en una variable se toma en represalia por un cambio equivalente en otra variable, es decir, directa o indirecta.

¿Cuál es la diferencia entre correlación y regresión?

La regresión describe cómo una variable independiente está relacionada numéricamente con la variable dependiente. La correlación se utiliza para representar la relación lineal entre dos variables. Por el contrario, la regresión se utiliza para ajustar la mejor línea y estimar una variable sobre la base de otra variable.

¿Cuáles son los coeficientes de correlación de una relación?

Cuando una relación es aleatoria o no existe, entonces ambos coeficientes de correlación son casi cero. Pearson = −0.093, Spearman = −0.093 Si la relación es una línea perfecta para una relación decreciente, entonces ambos coeficientes de correlación son −1. Pearson = −1, Spearman = −1

¿Cuál es la diferencia entre el coeficiente de correlación y el rango de covarianza?

• Los valores del coeficiente de correlación son un valor entre -1 y +1, mientras que el rango de covarianza no es constante, pero puede ser positivo o negativo. Pero si las variables aleatorias están estandarizadas antes de calcular la covarianza, entonces la covarianza es igual a la correlación y tiene un valor entre -1 y +1.