=COEF.DE.CORREL(A2:A21; B2:B21) devuelve la r de Pearson. Para el valor p, calcule t = r × RAIZ((n − 2) / (1 − r²)) y luego =DISTR.T.2C(ABS(t); n − 2). Si p < 0,05, la correlación es estadísticamente significativa.
Los nombres de las funciones y el separador «;» corresponden a una hoja de cálculo en español con la configuración regional de España (Archivo › Configuración › Configuración regional). En México y en la mayor parte de Latinoamérica, los argumentos se separan con coma y el decimal es el punto; en una hoja en inglés, use los nombres en inglés y la coma.
Los datos del ejemplo
Usamos los mismos 20 estudiantes que en la guía de regresión: horas de estudio en A2:A21 y puntuación en el examen en B2:B21. Ponga r en E1 y n en E2.
Paso 1: la r de Pearson
=COEF.DE.CORREL(A2:A21; B2:B21)Resultado: r = 0,951, una correlación positiva muy fuerte. =PEARSON(A2:A21; B2:B21) da el mismo valor. Al elevarla al cuadrado se obtiene r² = 0,905, la proporción de variación que las dos variables tienen en común.
Paso 2: el valor p
Google Sheets no tiene ninguna función que devuelva el valor p de una correlación. Con r en E1 y =CONTAR(A2:A21) en E2:
=DISTR.T.2C(ABS(E1*RAIZ((E2-2)/(1-E1^2))); E2-2)Aquí t = 13,11 con 18 grados de libertad y p = 1,2 × 10−10 (p < 0,001).
Paso 3: el intervalo de confianza del 95 %
Use la transformación z de Fisher, que Google Sheets ofrece como FISHER y PRUEBA.FISHER.INV:
Límite inferior: =PRUEBA.FISHER.INV(FISHER(E1)-INV.NORM.ESTAND(0,975)/RAIZ(E2-3))
Límite superior: =PRUEBA.FISHER.INV(FISHER(E1)+INV.NORM.ESTAND(0,975)/RAIZ(E2-3))Resultado: IC del 95 % [0,879; 0,981]. Incluso el límite inferior muestra una relación fuerte.
Selecciona tus datos y pulsa Ejecutar: tabla de resultados completa, comprobación de supuestos, interpretación en lenguaje sencillo y línea APA, gratis en Google Sheets.
La correlación de rangos de Spearman
Use Spearman en lugar de Pearson cuando los datos son rangos o puntuaciones ordinales (como una escala de 1 a 5), cuando la relación es monótona pero no recta, o cuando los valores atípicos distorsionan r. No hay función de Spearman, así que primero asigne rangos a cada columna:
C2: =JERARQUIA.MEDIA(A2; $A$2:$A$21; 1)
D2: =JERARQUIA.MEDIA(B2; $B$2:$B$21; 1)Arrastre ambas hacia abajo hasta la fila 21 y luego:
=COEF.DE.CORREL(C2:C21; D2:D21)Resultado: ρ = 0,954. El tercer argumento 1 ordena de forma ascendente, y JERARQUIA.MEDIA asigna a los valores empatados el promedio de sus rangos, que es lo que exige la fórmula de Spearman. Para n de unos 10 o más, la fórmula del valor p del paso 2 es una buena aproximación (aquí p < 0,001).
Cómo interpretar la fuerza
| |r| | Etiqueta habitual |
|---|---|
| menos de 0,10 | insignificante |
| 0,10 a 0,29 | pequeña |
| 0,30 a 0,49 | mediana |
| 0,50 o más | grande |
El signo indica la dirección: positivo significa que ambas suben juntas; negativo, que una baja cuando la otra sube. Mire siempre también el diagrama de dispersión. Un solo valor atípico o un patrón curvo pueden hacer que r resulte engañosa.
Correlacionar muchas variables a la vez
Google Sheets no tiene una herramienta de matriz de correlaciones. Puede escribir una COEF.DE.CORREL por cada par, o usar ExplainStats, que construye la matriz completa de valores r en un solo paso.
Cómo redactarlo (estilo APA)
Hubo una correlación positiva fuerte entre las horas de estudio y la puntuación en el examen, r(18) = 0,95, IC del 95 % [0,88; 0,98], p < 0,001.
El número entre paréntesis son los grados de libertad, n − 2. En inglés, las normas APA omiten el cero inicial de r y p (r = .95) porque no pueden ser mayores que 1; en español se escribe normalmente 0,95.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre COEF.DE.CORREL y PEARSON?
Ninguna. Ambas devuelven el coeficiente de correlación r de Pearson y dan el mismo resultado.
¿Hay una función de Spearman en Google Sheets?
No. Asigne rangos a cada variable con JERARQUIA.MEDIA (ascendente, con el tercer argumento en 1) y aplique COEF.DE.CORREL a las dos columnas de rangos. El resultado es la rho de Spearman.
¿Qué es una correlación fuerte?
Una regla habitual (Cohen) es |r| alrededor de 0,10 pequeña, 0,30 mediana y 0,50 o más, grande. Lo que cuenta como fuerte depende también de su campo.
¿Una correlación significativa implica causalidad?
No. Una correlación muestra que dos variables varían juntas. Una tercera variable, o un efecto inverso, puede explicarla.
Selecciona tus datos y pulsa Ejecutar: tabla de resultados completa, comprobación de supuestos, interpretación en lenguaje sencillo y línea APA, gratis en Google Sheets.