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 .