Calculadora para comparar dos correlaciones
Evalúe si dos correlaciones independientes difieren de forma significativa. Introduzca cada correlación y el tamaño de la muestra de la que procede.
Aprenda a hacer el cálculo paso a pasoIntroduzca los valores
Los resultados se actualizan mientras escribe.
Valor p (diferencia)
sin diferencia significativa
- z
- 1.368
Haga el cálculo paso a paso
Compare correlaciones independientes r₁ = 0.60 y r₂ = 0.20, cada una basada en 30 observaciones.
Siga este ejemplo resuelto y repita los pasos con sus propios datos.
Transforme ambas correlaciones
z₁ = ½ ln[(1 + 0.60)/(1 − 0.60)] ≈ 0.69315. z₂ = ½ ln[(1 + 0.20)/(1 − 0.20)] ≈ 0.20273.Obtenga el error estándar de la diferencia
SE = √[1/(30 − 3) + 1/(30 − 3)] ≈ 0.27217.Estandarice la diferencia transformada
Z = (z₁ − z₂) ÷ SE ≈ 1.802.Utilice la distribución normal estándar
p bilateral = 2 × P(Znormal ≥ 1.802) ≈ 0.072.Utilice una tabla normal o una función de hoja de cálculo. Conserve los valores transformados sin redondear hasta el último paso.
Las correlaciones deben proceder de muestras independientes, con al menos cuatro observaciones cada una. Esta fórmula no compara correlaciones dependientes de una misma muestra.
Compruebe su respuesta en la calculadoraUse sus resultados de PaperSurvey.io
Introduzca aquí las correlaciones y los tamaños de muestra de grupos independientes para comparar la intensidad de sus asociaciones.
Cómo funciona la prueba
La prueba aplica la transformación r a z de Fisher, que convierte cada correlación en una variable aproximadamente normal, y después las compara utilizando sus tamaños de muestra. Se aplica a correlaciones independientes, por ejemplo, una misma relación medida en dos grupos distintos de encuestados.
Cómo interpretar el resultado
Un valor p inferior a 0,05 aporta evidencia de que las correlaciones poblacionales son distintas. Un valor mayor no permite descartar que ambas sean iguales. Las muestras más grandes aumentan la capacidad de detectar diferencias reales.
Preguntas frecuentes
¿Puedo comparar correlaciones de una misma muestra?
No. Esta calculadora presupone que las correlaciones proceden de muestras independientes. Para comparar correlaciones obtenidas de una misma muestra necesita una prueba que tenga en cuenta su dependencia.