Calculadora de correlación de rangos de Spearman
Calcular la asociación monotónica de rango para observaciones pareadas, incluyendo filas atadas.
SU CÁLCULO
Resultado
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Pasos del cálculo
Trabaje a través de un paso a la vez o revele el cálculo completo. Los pasos utilizan sus entradas actuales.
Cómo calcular
Sustitúyase cada variable por rangos medios y calcule la correlación Pearson de esos rangos.
ρ = Σ(Rx−mean rank)(Ry−mean rank) / √[Σ(Rx−mean rank)² Σ(Ry−mean rank)²]
Ejemplo resuelto
X=10,20,20,40 y Y=1,2,3,4 dan a X filas 1, 2.5, 2.5, 4 y ρ≈0.948683298. Las listas de aumento sin vínculos dan ρ=1.
Suposiciones y detalles de entrada
Entre 2 - 200 observaciones pareadas por variable, magnitud a más de 1e12, en orden de juego. Los valores iguales reciben un promedio de filas ocupadas; las variables constantes tienen correlación no definida y son rechazadas. Se trata de asociación monotónica descriptiva, no de correlación Pearson de valores originales, un valor p-valor, un intervalo de confianza o evidencia de causalidad.
Referencias: NIST: correlación de rango con vínculos
Usando esta calculadora
¿Puedo entrar en mi propio problema?
Sí. Sustitúyase los valores de ejemplo por sus propias entradas. El resultado, los pasos de cálculo, los cuadros y los diagramas aplicables se actualizan a partir de esos insumos. Los valores blanks o inválidos despejan el resultado; los valores de ejemplo nunca se sustituyen silenciosamente por los insumos que faltan.
¿Los resultados son exactos?
Los resultados utilizan la aritmética de un punto flotante y se muestran redondeados. Leer la fórmula, suposiciones y cualquier precisión de los datos antes de interpretar el resultado.
¿Mi entrada está cargada?
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Fit y=a+bx a 2 - 100 entraron en pares de coordenadas. Inspeccione la ecuación de regresión, correlación, R², predicciones, residuos y un complot de dispersión.
Introduce una lista de números para calcular media, mediana, modas, cuartiles y desviación estándar poblacional y muestral, con un histograma de frecuencias.
Compare dos muestras independientes utilizando rangos agrupados, estadísticas de U y superioridad de pairwise observada.
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