- Variables continuas: las dos variables son continuas (relación o intervalo).
- Outentiers: el valor de correlación de la muestra es sensible a los valores atípicos. Verificamos los valores atípicos en el nivel de pares, en los residuos de regresión lineal,
- Linealidad: una relación lineal entre las dos variables, la correlación es el tamaño del efecto de la linealidad. (El tamaño del efecto comúnmente utilizado F2 se deriva de R2 (R y R son los mismos)
- Normalidad: distribución normal bivariada. En lugar de verificar la normal bivariada, calculamos la regresión lineal y verificamos la normalidad de los residuos.
- Homoscedasticidad, homogeneidad de varianza: la varianza de los residuos es constante y no depende de las variables independientes xi
Cuando la suposición nula es ρ0 = 0, variables independientes, y x e y tienen una distribución normal bivariada o el tamaño de la muestra es grande, entonces puede usar la prueba t. Cuando ρ0 ≠ 0, la distribución de la muestra no será simétrica, por lo tanto, no puede usar la distribución T. En este caso, debe usar la transformación de Fisher para transformar la distribución. Después de usar la transformación, la distribución de la muestra tiende hacia la distribución normal.
El coeficiente de correlación de rango de Spearman es una estadística no paramétrica que mide la asociación monotónica entre dos variables. ¿Qué es la asociación monotónica? Cuando una variable aumenta, generalmente también aumenta la segunda variable, o cuando una variable aumenta generalmente la segunda variable disminuye. Puede usar la correlación de rango de Spearman cuando dos variables no cumplen con los supuestos de correlación de Pearson. Como en los siguientes casos:
- Variables continuas: las dos variables son continuas (relación o intervalo).
- Outentiers: el valor de correlación de la muestra es sensible a los valores atípicos. Verificamos los valores atípicos en el nivel de pares, en los residuos de regresión lineal,
- Linealidad: una relación lineal entre las dos variables, la correlación es el tamaño del efecto de la linealidad. (El tamaño del efecto comúnmente utilizado F2 se deriva de R2 (R y R son los mismos)
- Normalidad: distribución normal bivariada. En lugar de verificar la normal bivariada, calculamos la regresión lineal y verificamos la normalidad de los residuos.
- Homoscedasticidad, homogeneidad de varianza: la varianza de los residuos es constante y no depende de las variables independientes xi
Clasifique los datos por separado para cada variable y luego calcule la correlación de Pearson de los datos clasificados. El valor más pequeño obtiene 1, el segundo 2, etc., incluso cuando se clasifica de la manera opuesta, el valor más grande como 1, el resultado será el mismo valor de correlación.
Cuando los datos contienen valores repetidos, cada valor obtiene el promedio de los rangos. En el siguiente ejemplo, los rangos de valor 8 son 4 y 5, por lo tanto, ambos valores obtendrán el rango promedio: (4 + 5)/2 = 4.5.
¿Cómo se calcula el coeficiente de correlación en Excel?
Por lo general, usamos el coeficiente de correlación (un valor entre -1 y 1) para mostrar cuán fuertemente dos variables están relacionadas entre sí. En Excel, también podemos usar la función Correl para encontrar el coeficiente de correlación entre dos variables.
Con el complemento de análisis de herramientas de análisis en Excel, puede generar rápidamente coeficientes de correlación entre dos variables, haga lo que hay a continuación:
1. Si ha agregado el complemento de análisis de datos al grupo de datos, salte al paso 3. Haga clic en Archivo> Opciones, luego en la ventana Opciones de Excel, haga clic en Agregar en el panel izquierdo y vaya a hacer clic en Botón GO junto a la lista desplegable de complementos de Excel.
5. Haga clic en Aceptar. Y el resultado del análisis se ha mostrado en el rango que especificó.
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