Calculadora de Correlación de Pearson con Resultados APA 7
Pega dos columnas y obtén la r de Pearson con su valor p e intervalo de confianza del 95%, la rho de Spearman, r², un diagrama de dispersión con la recta de regresión y la frase de resultados redactada en estilo APA 7 para tu tesis.
Usa la prueba unilateral solo si la dirección se fijó antes de recoger los datos.
Cómo usar esta calculadora
1. Pega tus dos variables. Un valor por línea en X e Y, un par por fila. Copiar dos columnas adyacentes de Excel o SPSS en la casilla X también funciona: la calculadora las separa.
2. Nómbralas. Los nombres que escribas se usan en la frase APA y en el gráfico, así que escríbelos como los llama tu tesis.
3. Elige el coeficiente. Pearson para datos de intervalo con relación aproximadamente lineal; Spearman para datos ordinales, distribuciones no normales o valores extremos. Se calculan ambos, el elegido se marca como reportado.
4. Revisa el diagrama de dispersión. Un coeficiente de correlación supone una relación en línea recta. Si el gráfico se curva o un punto queda lejos del resto, dilo en tu capítulo.
5. Copia la frase APA. Va a tu capítulo de resultados tal cual. El capítulo completo, cada hipótesis con tablas, es lo que el Intérprete del Capítulo 4 redacta a partir de tu output de SPSS.
¿Pearson o Spearman?
La r de Pearson mide la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables de intervalo o razón: edad e ingresos, horas de estudio y nota, puntuaciones totales de escalas que se comportan como continuas. Es sensible a los valores extremos, porque un solo par extremo arrastra la recta hacia sí.
La rho de Spearman (rₛ) es la r de Pearson calculada sobre los rangos de los valores. Úsala cuando las variables son ordinales, cuando la distribución es claramente no normal, cuando hay valores extremos o cuando la relación es monótona pero no lineal. En SPSS ambas aparecen en Analizar → Correlacionar → Bivariadas.
Ambos coeficientes van de −1 a +1. Cohen (1988) propuso .10 como pequeño, .30 como mediano y .50 como grande en las ciencias del comportamiento, y esas son las palabras que usa la calculadora. Una correlación no dice nada sobre causalidad, y una no significativa con una muestra pequeña dice poco sobre cualquier cosa: mira el intervalo de confianza.
Cómo se calculan los estadísticos
r = Σ(xᵢ − Mx)(yᵢ − My) / √(Σ(xᵢ − Mx)² Σ(yᵢ − My)²). La significación se contrasta con t = r √(n − 2) / √(1 − r²) con n − 2 grados de libertad, que es lo que SPSS usa para la columna Sig. (bilateral).
El intervalo de confianza del 95% usa la transformación z de Fisher: z = arctanh(r), error estándar 1/√(n − 3), intervalo z ± 1.96 EE transformado de vuelta con tanh. r² es la proporción de varianza de una variable compartida con la otra. La rho de Spearman usa rangos promedio para los empates y la misma aproximación t para su valor p, como SPSS. Todos los valores se comprueban frente a scipy con seis decimales.
Supuestos que comprobar antes
Linealidad. Mira el diagrama de dispersión. Una forma de U o una meseta dan una r pequeña aunque las variables estén muy relacionadas; Spearman maneja una curva monótona, nada maneja una U.
Normalidad bivariada para Pearson, o al menos sin asimetría fuerte ni valores extremos con muestras pequeñas. Con 30 o más pares el contraste de r es robusto. Comprueba la normalidad con la prueba de Shapiro-Wilk cuando la muestra sea pequeña.
Independencia de los pares. Cada fila es un participante; la misma persona medida dos veces es un diseño relacionado, no una correlación entre dos personas.
Rango. Una muestra que solo cubre un rango estrecho de X, por ejemplo solo los mejores estudiantes, reduce la correlación. Menciónalo en las limitaciones si aplica.
Cómo reportar una correlación en APA 7
Indica el coeficiente, qué se correlacionó, los descriptivos y luego r(gl) = valor, p y el intervalo de confianza. Los estadísticos van en cursiva, r y p sin cero inicial, dos decimales para r y tres para p salvo que sea inferior a .001. Para varias variables reporta una matriz de correlaciones como tabla APA con los coeficientes significativos marcados. La calculadora redacta la frase; cambia los nombres de las variables para que coincidan con tu estudio.
Un capítulo de resultados repite esto para cada hipótesis y añade las tablas, los descriptivos, las comprobaciones de supuestos y la fiabilidad de cada escala. Mira uno real en la demo del Intérprete del Capítulo 4.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa una r negativa?
Cuando una variable sube, la otra baja. La fuerza es el valor absoluto: r = −.45 es tan fuerte como r = .45, solo que en dirección opuesta.
¿r = .30 con p = .20 es una “correlación moderada”?
El tamaño es moderado según las etiquetas de Cohen, pero con ese valor p y una muestra pequeña el intervalo de confianza incluirá el cero, así que no puedes afirmar que la correlación poblacional sea distinta de cero. Reporta el tamaño y el intervalo, y deja que el lector vea la incertidumbre.
¿Cuántos pares necesito?
Para detectar una correlación mediana (r = .30) con una potencia del 80% a α = .05 necesitas unos 85 pares; una grande (r = .50) necesita unos 30. Con menos de 10 pares, un solo valor extremo puede decidir el resultado.
Pearson da r = .60 y Spearman da .40. ¿Cuál uso?
Discrepan cuando la relación la impulsan unos pocos valores extremos. Mira el gráfico. Si uno o dos puntos quedan lejos, Spearman es el número honesto; repórtalo y explica por qué.