¿Alguna vez te has preguntado cómo medir el grado de relación entre dos conjuntos de datos en Excel? Si es así, estás en el lugar correcto. En este artículo te mostraremos cómo calcular la correlación de rango de Spearman utilizando la popular hoja de cálculo de Microsoft. La correlación de rango de Spearman es una medida no paramétrica que mide la fuerza y dirección de la relación entre dos variables. Aprenderás paso a paso cómo realizar este cálculo y obtener resultados precisos en pocos minutos. ¡Sigue leyendo para descubrir cómo Microsoft Excel puede ayudarte a analizar tus datos de manera efectiva y sencilla!
En estadística, correlación Se refiere a la fuerza y dirección de una relación entre dos variables. El valor de un coeficiente de correlación puede oscilar entre -1 y 1, con las siguientes interpretaciones:
- -1: una relación negativa perfecta entre dos variables
- 0: no hay relación entre dos variables
- 1: una relación positiva perfecta entre dos variables
Un tipo especial de correlación se llama Correlación de rango de Spearman, que se utiliza para medir la correlación entre dos variables clasificadas. (por ejemplo, clasificación de la puntuación del examen de matemáticas de un estudiante versus clasificación de la puntuación del examen de ciencias en una clase).
Este tutorial explica cómo calcular la correlación de rango de Spearman entre dos variables en Excel.
Ejemplo: correlación de rango de Spearman en Excel
Realice los siguientes pasos para calcular la correlación de rango de Spearman entre la puntuación del examen de matemáticas y la puntuación del examen de ciencias de 10 estudiantes de una clase en particular.
Paso 1: Ingresa los datos.
Ingrese los puntajes de los exámenes de cada estudiante en dos columnas separadas:
Paso 2: Calcule los rangos para cada puntaje de examen.
A continuación, calcularemos la clasificación para la puntuación de cada examen. Utilice las siguientes fórmulas en las celdas D2 y E2 para calcular las clasificaciones en Matemáticas y Ciencias del primer estudiante, Austin:
Celda D2: =RANGO.PROMEDIO(B2, $B$2:$B$11, 0)
Celda E2: =RANGO.PROMEDIO(C2, $C$2:$C$11, 0)
A continuación, resalte las celdas restantes para completar:
Luego haga clic en Ctrl+D para completar los rangos de cada estudiante:
Paso 3: Calcule el coeficiente de correlación del rango de Spearman.
Por último, calcularemos el coeficiente de correlación de rango de Spearman entre los puntajes de matemáticas y los puntajes de ciencias utilizando el CORREL() función:
La correlación de rangos de Spearman resulta ser -0.41818.
Paso 4 (opcional): determine si la correlación de rango de Spearman es estadísticamente significativa.
En el paso anterior, encontramos que la correlación de rango de Spearman entre las puntuaciones de los exámenes de Matemáticas y Ciencias es -0.41818lo que indica una correlación negativa entre las dos variables.
Sin embargo, para determinar si esta correlación es estadísticamente significativa, necesitaríamos consultar una tabla de correlación de rangos de Spearman de valores críticos, que muestra los valores críticos asociados con varios tamaños de muestra (n) y niveles de significancia (α).
Si el valor absoluto de nuestro coeficiente de correlación es mayor que el valor crítico de la tabla, entonces la correlación entre las dos variables es estadísticamente significativa.
En nuestro ejemplo, el tamaño de nuestra muestra fue n = 10 estudiantes. Usando un nivel de significancia de 0.05, encontramos que el valor crítico es 0.564.
Porque el valor absoluto del coeficiente de correlación de rango de Spearman que calculamos (0.41818) no es mayor que este valor crítico, significa que la correlación entre las puntuaciones de Matemáticas y Ciencias no es estadísticamente significativa.
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Cómo calcular la correlación de rango de Spearman en Excel
Calcular la correlación de rango de Spearman es una técnica estadística utilizada para medir la relación entre dos variables. Esta medida es útil cuando las variables no siguen una distribución normal o cuando la relación entre ellas no es lineal. Si bien Excel no proporciona una función directa para calcular esta correlación, se puede realizar mediante una serie de pasos sencillos.
Paso 1: Organizar los datos
Lo primero que debemos hacer es asegurarnos de que nuestros datos estén organizados en columnas. Cada columna debe representar una variable y cada fila debe contener los valores correspondientes a esas variables. Asegúrate de que no haya celdas vacías o datos faltantes en tus columnas.
Paso 2: Calcular los rangos
Una vez que tenemos nuestros datos organizados, debemos calcular los rangos de cada variable. El rango representa la posición de cada valor en relación con los demás. Para calcular los rangos en Excel, podemos usar la función RANGO. Escribimos “=RANGO(A1:A10)” en una celda y arrastramos la fórmula hacia abajo para calcular los rangos de todas las variables.
Paso 3: Calcular la diferencia de rangos
El siguiente paso es calcular la diferencia de rangos entre las dos variables. Restamos el rango de la segunda variable al rango de la primera variable para obtener la diferencia de rangos. Para hacer esto, simplemente escribimos una fórmula en una celda, por ejemplo “=D1-A1”, y arrastramos la fórmula hacia abajo para calcular todas las diferencias de rangos.
Paso 4: Calcular la correlación de rango de Spearman
Finalmente, podemos calcular la correlación de rango de Spearman utilizando la fórmula de correlación de Pearson en las diferencias de rangos. Escribimos “=COEF.DE.CORREL(G1:G10;H1:H10)” en una celda para obtener el coeficiente de correlación de rango de Spearman.
Recuerda que la interpretación de la correlación de rango de Spearman es similar a la correlación de Pearson. Un valor cercano a 1 indica una fuerte correlación positiva, un valor cercano a -1 indica una fuerte correlación negativa y un valor cercano a 0 indica una correlación débil.
Fuentes externas:
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Microsoft Support:
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