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Correlación y gráfico de dispersión

Descubra qué variables del proceso van juntas, con qué fuerza y con qué certeza, antes de montar un modelo de regresión o cambiar un parámetro de máquina.

Herramienta de predimensionamiento y estimación: los resultados no sustituyen al proyecto, cálculo o informe firmado por un técnico competente ni la verificación conforme a las normas aplicables.

VerificaciónRevisión 03/11/2026
Datos
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Ejemplos:

Las columnas de texto (turno, línea, proveedor) pueden colorear los puntos por grupo. Mantenga las filas en el orden de recogida si interviene el tiempo.

Par para el gráfico de dispersión

Los datos quedan solo en este navegador y no se envían. Desmarque para borrarlos.

—Correlación
—

Gráfico de dispersión con recta, elipse y LOWESS

Cada punto es una fila de la tabla. Las anotaciones directas muestran la pendiente y el punto que más pesa; toque un punto para excluirlo solo de este gráfico y ver cambiar r y R².

Toque el gráfico para ver los valores.

Fuerza de la relación en palabras

Regla de −1 a +1 con las franjas habituales (Evans, 1996), r y ρ con su intervalo de confianza y el R² en 100 cuadrados.

Toque el gráfico para ver los valores.

Matriz de dispersión

Bajo la diagonal, dispersión con recta; en la diagonal, histogramas; encima, el coeficiente y el valor p en color.

Toque el gráfico para ver los valores.

Mapa de calor ordenado por afinidad

Variables agrupadas por la correlación. Negrita: valor p menor que 0,05.

Toque el gráfico para ver los valores.

Fuerza de todos los pares

Coeficiente e intervalo de confianza de cada par, del más fuerte al más débil.

Toque el gráfico para ver los valores.

Correlaciones por pares

Pearson con IC por la transformación z de Fisher; Spearman con IC de Bonett y Wright; valor p por la prueba t con N − 2 grados de libertad.

Matriz de correlación

Correlación del par por grupo

El mismo par calculado por separado en cada grupo de la columna elegida.

Siguiente paso

Lleve los resultados de esta página a otra calculadora, con los campos ya rellenados.

La memoria reúne entradas, resultados, ecuaciones, hipótesis y referencias de esta página, con campos para proyecto, responsable y revisión. El informe completo incluye también los gráficos y las interpretaciones, en color. En la ventana de impresión, elija Guardar como PDF.

Método, hipótesis y referencias

Ecuaciones utilizadas

r = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ √[Σ(x − x̄)² · Σ(y − ȳ)²]; t = r√(N − 2) ÷ √(1 − r²), valor p bilateral con N − 2 GL
IC de Pearson: tanh(atanh r ± z₁₋α/₂ ÷ √(N − 3)) (Fisher)
Spearman ρ = r de los rangos (empates por la media); IC: tanh(atanh ρ ± z₁₋α/₂ · √[(1 + ρ²/2) ÷ (N − 3)]) (Bonett y Wright)
N para detectar r con potencia 1 − β: [(z₁₋α/₂ + z₁₋β) ÷ atanh|r|]² + 3
Elipse: (x − μ)ᵀ Σ⁻¹ (x − μ) = −2 ln(1 − conf); punto influyente: |r − r₍₋ᵢ₎| ≥ 0,02 y D de Cook > 4/N

Hipótesis y límites

  • Pearson mide solo relación lineal; su valor p supone pares independientes y datos aproximadamente normales. Spearman solo exige una relación monótona.
  • La correlación no prueba causa. Los valores faltantes se ignoran por pares (cada par usa las filas completas de ese par).
  • Excluir puntos tocándolos es una prueba visual: no cambia las tablas ni el resultado principal.

Normas y documentos técnicos

  • Montgomery, D. C.; Runger, G. C. Applied Statistics and Probability for Engineers, 7th ed. Wiley, 2018 (cap. 11)
  • Bonett, D. G.; Wright, T. A. Sample size requirements for estimating Pearson, Kendall and Spearman correlations. Psychometrika 65(1), 2000, p. 23–28
  • Fisher, R. A. On the probable error of a coefficient of correlation deduced from a small sample. Metron 1, 1921, p. 3–32
  • Cleveland, W. S. Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots. JASA 74(368), 1979, p. 829–836
  • Evans, J. D. Straightforward Statistics for the Behavioral Sciences. Brooks/Cole, 1996
  • Brownlee, K. A. Statistical Theory and Methodology in Science and Engineering, 2nd ed. Wiley, 1965 (dados de stack loss)
  • ISO 3534-1:2006: Statistics — Vocabulary and symbols — Part 1

Legislación aplicable

  • Consulte la legislación vigente en su país sobre seguridad y salud en el trabajo, equipos a presión, instalaciones eléctricas y medio ambiente que se aplique a esta instalación.

Preguntas frecuentes

¿Qué significa un coeficiente de correlación de 0,8?

Que las dos variables tienen una relación lineal fuerte y en el mismo sentido: cuando una sube, la otra tiende a subir. El R² de 0,64 dice que el 64% de la variación de una acompaña a la otra. Mire el intervalo de confianza: con 10 pares, r = 0,8 puede estar entre 0,34 y 0,95.

¿Cuándo usar Pearson y cuándo Spearman?

Pearson mide la relación en línea recta y es el estándar para mediciones continuas aproximadamente normales. Spearman usa el orden de los valores: sirve para relaciones curvas que siempre suben o bajan, para notas y escalas, y apenas le afectan los valores extremos. Si difieren en más de 0,1, mire el gráfico.

¿Una correlación alta prueba que una variable causa la otra?

No. Ambas pueden depender de un tercer factor, como el clima, el turno o la materia prima. La correlación indica dónde investigar; para medir el efecto de cada factor, use una regresión con todos ellos o un experimento diseñado.

¿Cuántos datos necesito para fiarme de la correlación?

Depende del tamaño de r. Para confirmar r = 0,5 con un 95% de confianza y una potencia del 80% hacen falta unos 30 pares; para r = 0,3, unos 85. La página calcula ese número para su r en la tarjeta de verificación.

¿Qué es el punto que tira de la recta?

La observación que, por sí sola, más cambia r al quitarla. Tóquela en el gráfico para ver r y R² sin ella. Si es un evento especial, como una limpieza, un arranque o un error de tecleo, investíguelo antes de excluirla de los datos.

¿Cómo pego los datos desde Excel?

Seleccione las columnas con los nombres en la primera fila, copie y pegue en el campo de la tabla. Las columnas de texto, como turno o proveedor, pasan a ser grupos y pueden colorear los puntos. Las filas con una celda vacía quedan fuera solo del par donde falta el valor.

¿Los resultados coinciden con los de un software estadístico?

Sí. r, ρ, los valores p y los intervalos siguen las fórmulas publicadas (Fisher para Pearson y Bonett y Wright para Spearman) y se han comprobado con ejemplos publicados y con SciPy hasta la tercera cifra decimal.