Técnicas de Correlación en la Investigación Cuantitativa
Aplicación del coeficiente de Pearson y Spearman
Autor: CyberTesis
Este artículo presenta las técnicas de correlación más utilizadas en el análisis cuantitativo, explicando la diferencia entre los coeficientes de Pearson y Spearman, su cálculo e interpretación.
¿Qué es la correlación?
El análisis de correlación permite determinar la relación entre dos variables. Se representa mediante el coeficiente de correlación, siendo el de Pearson adecuado para datos normales y el de Spearman para datos no paramétricos.
Fórmula del coeficiente de Pearson
La fórmula del coeficiente de Pearson es:
r = Σ[(Xᵢ - Ẋ)(Yᵢ - Ẏ)] / √[Σ(Xᵢ - Ẋ)² * Σ(Yᵢ - Ẏ)²]
Fórmula del coeficiente de Spearman
ρ = 1 - (6 Σ d²) / (n(n² - 1)), donde d es la diferencia de rangos y n el número de pares.
Interpretación de resultados
Una correlación positiva indica que ambas variables aumentan juntas, mientras que una negativa muestra relación inversa.
Aplicación práctica
En SPSS o R, estas técnicas permiten validar hipótesis sobre asociación entre indicadores financieros, educativos o de salud.
Comprender las diferencias entre los coeficientes permite elegir adecuadamente según la distribución de los datos.
Referencias
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Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics(2013) Andy Field
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Statistics for the Behavioral Sciences(2017) Gravetter, F., & Wallnau, L.