Calculadora de Correlación de Pearson (r)🌎 Actualizado mayo de 2026
El coeficiente de correlación de Pearson (r) mide la relación lineal entre dos variables. Va de -1 (correlación negativa perfecta) a +1 (positiva perfecta). r = 0 indica no hay relación lineal. También calcula r² (coeficiente de determinación) que indica qué porcentaje de la variabilidad de Y explica X.
Cuándo usar esta calculadora
- Medir la relación lineal entre dos variables cuantitativas.
- Evaluar si dos variables están correlacionadas.
- Resolver ejercicios de estadística inferencial.
- Validar hipótesis de asociación entre variables.
- Preparar análisis de regresión lineal.
Ejemplo real: horas de estudio vs nota final
- Datos X (horas estudiadas): 2, 4, 5, 7, 9, 10.
- Datos Y (nota sobre 10): 3, 5, 6, 7, 8, 9.
- Medias: x̄ = 6,17; ȳ = 6,33.
- Covarianza: Σ(xᵢ-x̄)(yᵢ-ȳ)/n ≈ 4,64.
- Desviaciones: σₓ ≈ 2,85; σᵧ ≈ 2,05.
- r: 4,64 / (2,85 × 2,05) ≈ 0,79.
- r²: 0,62 → 62 % de la variabilidad de la nota se explica por horas de estudio.
Cómo funciona
1 min de lecturaQué mide el r de Pearson
El coeficiente de correlación de Pearson (r) cuantifica la relación lineal entre dos variables cuantitativas. Desarrollado por Karl Pearson (1895) a partir del trabajo de Galton sobre herencia. Va de -1 a +1: +1 correlación positiva perfecta, -1 negativa perfecta, 0 sin relación lineal. Su cuadrado, r², se llama coeficiente de determinación e indica qué porcentaje de la variabilidad de Y es explicada por X.
Interpretación de la magnitud
| r | Fuerza | Ejemplo típico | ||
|---|---|---|---|---|
| 0,00 - 0,10 | Despreciable | Variables no relacionadas | ||
| 0,10 - 0,30 | Débil | Efectos secundarios en salud | ||
| 0,30 - 0,50 | Moderada | Correlaciones sociales | ||
| 0,50 - 0,70 | Fuerte | Peso-estatura | ||
| 0,70 - 0,90 | Muy fuerte | Volumen-radio al cubo | ||
| 0,90 - 1,00 | Casi perfecta | Mediciones físicas directas |
Cuándo usar / Errores comunes
Para medir dispersión relativa mirá la calculadora de coeficiente de variación.
Preguntas frecuentes
¿Qué mide la correlación de Pearson?
La fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables. No mide relaciones no lineales ni causalidad.
¿Qué valores puede tomar r?
De -1 a +1. |r| < 0,3: débil. 0,3-0,7: moderada. > 0,7: fuerte. El signo indica la dirección.
¿Correlación implica causalidad?
No. Dos variables pueden estar correlacionadas sin que una cause la otra. Puede haber una tercera variable (confundidora).
¿Qué es R²?
El coeficiente de determinación: r² = porcentaje de variabilidad de Y explicada por X. Si r = 0,8, R² = 0,64 = 64%.
¿Cuántos datos necesito?
Mínimo 3, pero se recomienda al menos 20-30 pares para resultados confiables.
¿Funciona para relaciones no lineales?
No. Pearson solo mide relaciones lineales. Para no lineales, usá Spearman (basado en rangos).
¿Cómo sé si la correlación es significativa?
Con un test de hipótesis. Para n > 30, r > 0,35 suele ser significativo al 5%. Para n pequeños, usá tabla de valores críticos.
Fuentes y referencias
- Pearson K. (1895) - Notes on Regression and Inheritance
- Cohen J. - Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences
Metodología y confianza
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Última revisión: 18 de mayo de 2026. Los parámetros fiscales, legales y datos se verifican periódicamente con las fuentes citadas.
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