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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. Pegue desde Excel una columna por variable (p. ej. temperatura, presión, consumo), una fila por medición; 20 o más filas dan resultados fiables. Recuerde: la correlación muestra que dos variables van juntas, no que una cause la otra.
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.
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.
Cómo leer: cada punto es una fila de la tabla, con X en el eje horizontal e Y en el vertical. Puntos que suben de izquierda a derecha = correlación positiva (X sube, Y sube); que bajan = negativa. Cuanto más pegados a la recta, más fuerte. La curva LOWESS sigue los datos sin forzar una recta: si se curva, la relación no es lineal. Los puntos aislados pueden arrastrar la r por sí solos.
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.
Cómo leer: la regla va de −1 (se mueven en sentidos opuestos) a +1 (se mueven juntas); cerca de 0 no hay relación lineal. Las marcas muestran r y ρ con su rango de incertidumbre: rango que cruza el cero = correlación no demostrada. Los 100 cuadrados coloreados son el R²: la parte de la variación de Y que acompaña a X.
Bajo la diagonal, dispersión con recta; en la diagonal, histogramas; encima, el coeficiente y el valor p en color.
Cómo leer: es una tabla de minigráficos: la fila y la columna dicen qué variables se cruzan. Bajo la diagonal, cada cuadro es un gráfico de dispersión del par; en la diagonal, el histograma de la variable; encima, el número de la correlación (color fuerte = correlación fuerte; azul positiva, naranja negativa). Úsela para encontrar rápido los pares que vale la pena estudiar.
Variables agrupadas por la correlación. Negrita: valor p menor que 0,05.
Cómo leer: cada celda es la correlación entre dos variables, en color: azul = van juntas (positiva), naranja = en sentidos opuestos (negativa), color apagado = sin relación. El orden se reorganiza para que las variables parecidas queden vecinas, formando bloques: las variables del mismo bloque miden casi lo mismo y no deben entrar juntas en una regresión.
Coeficiente e intervalo de confianza de cada par, del más fuerte al más débil.
Cómo leer: una fila por par de variables, del más fuerte al más débil. El punto es la correlación y la barra, el rango de incertidumbre. Las barras que no cruzan el cero son correlaciones demostradas; las barras largas indican pocos datos. Los primeros pares son los candidatos para controlar el proceso.
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.
Cómo leer: r (Pearson) mide la relación en línea recta; ρ (Spearman) mide si una sube cuando la otra sube, incluso en curva, y resiste valores extremos. Ambas van de −1 a +1. IC = rango probable del valor verdadero; valor p < 0,05 = correlación demostrada (no es azar). La correlación no prueba causa: confírmela moviendo X y viendo cambiar Y.
El mismo par calculado por separado en cada grupo de la columna elegida.
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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Aviso importante: las herramientas de Indus Metrics realizan estimaciones y predimensionamientos a partir de los datos introducidos y de métodos de ingeniería publicados. No sustituyen al proyecto, la memoria ni el certificado firmados por un técnico competente, ni la verificación conforme a las normas técnicas y la legislación aplicables, como el Real Decreto 1215/1997 sobre equipos de trabajo o el Reglamento de Equipos a Presión. Las propiedades de materiales y combustibles varían: compruébelas con el fabricante o con análisis de su proceso antes de decidir. Al usar el sitio acepta el Aviso legal y condiciones de uso.
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