Análisis de correlación (Spearman rho)

Correlación es un análisis bivariado que mide la fuerza de asociación entre dos variables y la dirección de la relación.

En términos de la fuerza de la relación, el valor del coeficiente de correlación (rs) varía entre +1 y -1 . A medida que el valor del coeficiente de correlación vaya hacia 0, la relación entre las dos variables será más débil.

La dirección de la relación se indica mediante el signo del coeficiente; un + indica una relación Directa y un - indica una relación Inversa .

En general,

rs > 0 implica un acuerdo positivo entre los rangos
rs < 0 implica acuerdo negativo (o acuerdo en la dirección inversa)
rs = 0 implica que no hay acuerdo

Correlación de rango de Spearman: Es una prueba no paramétrica que se utiliza para medir el grado de asociación entre dos variables. La prueba de correlación de rango de Spearman no tiene ninguna suposición sobre la distribución de los datos.

La siguiente fórmula se utiliza para calcular la correlación de rango de Spearman:

r s = Correlación de rango de Spearman
D = la diferencia entre los rangos de las variables correspondientes
n = número de observaciones

¿Cómo puedo ejecutar el análisis de correlación para mi encuesta?

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Haz clic en Análisis de correlación debajo del menú desplegable Análisis .

Selecciona las preguntas en Filas y columnas que desea correlacionar. También puede seleccionar todas las preguntas.
Haga clic en el botón Recalcular coeficiente de correlación para generar el informe.

La sección de umbral ayuda al usuario con la codificación de color de las celdas que indica la fuerza de la relación entre las variables. La correlación directa tendrá un umbral predeterminado de 0,65 y tiene 3 colores. Si el valor del coeficiente de correlación está por debajo de 0,80 a 0,65 (umbral establecido), la celda se coloreará con verde claro, lo que indica una baja relación. Si el valor está entre 0,80 y 0,90, la celda está coloreada con verde medio y si el valor está por encima de 0,90, la celda está coloreada con verde oscuro, lo que indica una alta correlación entre 2 variables.

En el ejemplo anterior, descubrimos que la relación entre la edad y la calificación más alta, la calificación más alta y los ingresos del hogar, la edad y los ingresos del hogar son positivos y están codificados por colores según la fuerza de la relación.

Esto implica que existe una asociación muy fuerte entre las variables. Cualquier aumento en una variable conduce a un aumento en otra.

Cuando el usuario habilita la correlación inversa, las celdas con relación inversa se resaltan. Tenemos cubos similares en correlación inversa. Si el valor del coeficiente de correlación está por debajo de -0,80 a -0,65 (umbral establecido), la celda se coloreará con rojo claro, lo que indica una baja relación. Si el valor está entre -0,80 a -0,90, la celda está coloreada con rojo medio y si el valor está por encima de -0,90, la celda está coloreada con rojo oscuro, lo que indica una alta correlación entre 2 variables.

En el ejemplo anterior, descubrimos que la relación entre la edad y el género, el género y la calificación más alta es negativa y está codificada por colores según la fuerza de la relación.

La descarga de Excel con codificación de color de las celdas es compatible con el análisis de correlación.

¿Qué tipos de preguntas son compatibles con el análisis de correlación?

Todas las preguntas de opción múltiple son compatibles con el análisis de correlación.

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