Es un índice parentless que mide el grado de dependencia de dos variables. Utiliza una ecuación monótona para evaluar la correlación entre dos variables estadísticas. Si no hay valores repetidos en los datos y las dos variables están relacionadas de manera completamente monótona, el coeficiente de correlación de Spearman es 1 o? 1.
La correlación de Spearman entre dos variables es igual a la correlación de Pearson entre los valores de rango de las dos variables, la correlación de Pearson evalúa una relación lineal y la correlación de Spearman evalúa una relación monótona (ya sea lineal o monótona); no).
Si no hay valores de datos duplicados, habrá una correlación perfecta de Spearman de 1 o -1 cuando cada variable sea una función monótona perfecta de la otra variable.
Intuitivamente, cuando una observación tiene un rango similar (o la misma correlación de 1) entre dos variables (es decir, la posición relativa de la observación dentro de la variable se denomina 1.°, 2.°, 3.°, etc.), la La correlación de Spearman entre dos variables será alta, mientras que la correlación entre las dos variables será -1 cuando las observaciones sean diferentes (o completamente opuestas).
El coeficiente de Spearman es adecuado tanto para variables ordinales continuas como discretas.
Medidas de correlación
Existen varios otros indicadores que miden la correlación estadística de un par de observaciones: se mencionan en "Correlación y correlación". El coeficiente de correlación momento-producto de Pearson es el más utilizado.
La correlación de Spearman también se puede llamar "correlación horizontal"; es decir, el "nivel" de los datos de observación se reemplaza por "nivel". En una distribución continua, los niveles de datos observados suelen ser inferiores a la mitad del nivel. Sin embargo, en este caso, los coeficientes de rango y correlación de rango son consistentes. ?
De manera más general, la relación entre el "nivel" de los datos observados y la muestra de población estimada es menor que un valor dado, la mitad del valor observado. En otras palabras, es una posible solución para el coeficiente de rango correspondiente. Aunque no se utiliza habitualmente, todavía se utiliza la "asociación de niveles".