Calculadora de Correlación

Calcule el coeficiente de correlación de Pearson (r) y r² a partir de dos conjuntos de datos.

Pearson r

0.7746

R²

0.6000

Interpretation

Pearson r0.7746
R² (explained variance)60.00%
StrengthModerate
DirectionPositive
Data Points5

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Aviso: Esta calculadora es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento fiscal, financiero o legal. Los resultados son estimaciones basadas en la información que proporciona y las tasas actuales. Siempre consulte a un profesional de impuestos o asesor financiero calificado para asesoramiento específico a su situación.

Cómo funciona

Esta calculadora determina el coeficiente de correlación de Pearson (r) y el coeficiente de determinación (r²) entre dos conjuntos de datos. Estas métricas le ayudan a comprender la fuerza y la dirección de una.

El coeficiente de correlación de Pearson (r) se calcula dividiendo la covarianza de las dos variables por el producto de sus desviaciones estándar. El coeficiente de determinación (r²) es simplemente el cuadrado de r.

Asegúrese de que sus conjuntos de datos estén emparejados correctamente; cada valor en el primer conjunto debe corresponder a un valor específico en el segundo. Un error común es malinterpretar la correlación como causalidad; una correlación fuerte.

Fuente: Khan Academy · Última actualización: April 2026

Preguntas frecuentes

¿Qué significa una correlación de 0.8?
Una correlación de 0.8 indica una fuerte relación lineal positiva. A medida que una variable aumenta, la otra tiende a aumentar proporcionalmente. Aproximadamente el 64% (0.8² = r²) de la varianza en una variable se explica por la otra.
¿La correlación implica causalidad?
No. La correlación solo mide la asociación lineal entre dos variables. Una correlación fuerte podría ser causada por una tercera variable de confusión, coincidencia o causalidad inversa. Se necesitan experimentos controlados para establecer la causalidad.
¿Qué es una correlación fuerte vs débil?
Generalmente: 0-0.3 es débil, 0.3-0.7 es moderada y 0.7-1.0 es fuerte (los mismos umbrales para valores negativos). El umbral de "significativo" depende del campo; en ciencias sociales 0.3 puede ser notable, mientras que la física espera 0.9+.

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