Cómo utilizar esta calculadora de correlación crítica

La significancia de un coeficiente de correlación muestral $r$ se prueba utilizando el siguiente estadístico t:

$$t = r \sqrt{\frac{n-2}{1-r^2}}$$

Para un tamaño de muestra dado $n$, el número de grados de libertad es $df = n-2$, y luego, se puede encontrar un valor t crítico para el nivel de significancia dado $\alpha$ y $df$. Llamemos a este valor t crítico $t_c$. Usando la expresión del estadístico t:

$$t_c = r \sqrt{\frac{n-2}{1-r^2}} = r \sqrt{\frac{df}{1-r^2}}$$

y ahora si resolvemos para $r$ encontramos que

$$r_c = \sqrt{\frac{\frac{t_c^2}{df}}{\frac{t_c^2}{df}+1}}$$

y este valor de $r_c$ es el llamado valor de correlación crítico utilizado para evaluar la significancia del coeficiente de correlación muestral $r$. Estos valores de correlación críticos suelen encontrarse en tablas específicas.

Observe que esta calculadora se aplica a la correlación de Pearson, por lo que necesitaría utilizar un Calculadora de correlación crítica de Spearman si se trata del coeficiente de correlación de Spearman.

Si tiene datos de muestra y desea calcular el coeficiente de correlación, utilice nuestro calculadora de coeficiente de correlación . Si tiene muchas variables, también puede utilizar nuestro calculadora de matriz de correlación .