Importancia del coeficiente de correlación
Instrucciones: Ingrese la correlación de la muestra \(r\), el tamaño de la muestra \(n\) y el nivel de significancia \(\alpha\), y la calculadora probará si el coeficiente de correlación es significativamente diferente de cero utilizando el enfoque de correlación crítica.
Más sobre la importancia del coeficiente de correlación
La correlación muestral \(r\) es una estadística que estima la correlación poblacional, \(\rho\). Una prueba estadística típica consiste en evaluar si el coeficiente de correlación es significativamente diferente de cero.
Existen al menos dos métodos para evaluar la importancia del coeficiente de correlación muestral: uno de ellos se basa en la correlación crítica. Dicho enfoque se basa en la idea de que si la correlación muestral \(r\) es lo suficientemente grande, entonces la correlación poblacional \(\rho\) es diferente de cero.
¿Qué tan grande debe ser la correlación muestral \(r\) para tener derecho a afirmar que la correlación poblacional \(\rho\) es diferente de cero? Ahí es donde usamos la correlación crítica \(r_c\).
El valor de \(r_c\) se utiliza para evaluar la importancia del coeficiente de correlación muestral \(r\). Estos valores de correlación críticos generalmente se encuentran en tablas de correlación específicas.
Comparando correlaciones
Un cálculo relacionado que puede interesarle es evaluar la importancia de la diferencia entre dos correlaciones, para lo cual puede utilizar esta calculadora .