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Jorge Ortiz Pinilla Andrés Felipe Ortiz Rico

Resumen

Se propone una discusión sobre la muy conocida forma de presentar los métodos no paramétricos como “alternativa” del estudio de parámetros cuando no se cumplen ciertos supuestos. Las consecuencias pueden ser el origen de muchas decepciones cuando ingenuamente se admite que un método resuelve el mismo problema que otro y al final ni siquiera se pregunta cuál se resolvió. Esta discusión se centra en los  coeficientes de correlación de Pearson y de Spearman, pero bien puede llevarse a otras herramientas de análisis de datos. Adicionalmente, se incluyen discusiones sobre aspectos relacionados con la linealidad, la monotonía y el tamaño de muestra en relación con el uso y la interpretación de éstos coeficientes de correlación

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Palabras Clave

Coeficiente de correlación de Pearson, Coeficiente de correlación de Spearman, Noparamétrico, Asociación, Correlación lineal, Regresión lineal, Linealidad, Monotonía

Referencias
Draper, N. R. & Smith, H. (1998), Applied Regression Analysis, Wiley.

Kendall, M. & Gibbons, J. (1990), Rank Correlation Methods, A Charles Griffin title, Edward Arnold.

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Spearman, C. (1904), ‘The proof and measurement of association between two things’, The American Journal of Psychology 15(1), 72–101.
Cómo citar
Ortiz Pinilla, J., & Ortiz Rico, A. F. (2021). ¿Pearson y Spearman, coeficientes intercambiables?. Comunicaciones En Estadística, 14(1), 53-63. https://doi.org/10.15332/23393076.6769
Sección
Artículos