Diagrama de Dispersión y Correlación
Generador gratuito de diagramas de dispersión. Suba un CSV o pegue datos, elija dos columnas numéricas y vea instantáneamente la relación. Calcula el coeficiente de correlación de Pearson (r), R², y traza una línea de regresión lineal con pendiente e intercepto.
Diagrama de Dispersión y Correlación
Suba un archivo CSV o pegue datos tabulares, elija dos columnas numéricas y vea la relación al instante. Esta herramienta dibuja un diagrama de dispersión en su navegador, calcula el coeficiente de correlación de Pearson y puede superponer opcionalmente una línea de regresión — sin enviar datos a ningún servidor.
¿Qué es un diagrama de dispersión?
Un diagrama de dispersión (scatter plot o gráfico XY) representa pares de observaciones como puntos en un plano bidimensional. Cada punto tiene una coordenada X de una variable y una coordenada Y de otra. La nube de puntos resultante revela la forma, fuerza y dirección de la relación entre las dos variables.
Preguntas que un diagrama de dispersión puede responder rápidamente:
- ¿Existe una relación positiva (cuando X aumenta, Y tiende a aumentar)?
- ¿Existe una relación negativa (cuando X aumenta, Y tiende a disminuir)?
- ¿La relación es lineal o curvilínea?
- ¿Hay valores atípicos lejos del grupo principal?
Coeficiente de correlación de Pearson (r)
Pearson r es el resumen numérico más común de una relación lineal. Va de -1 a +1:
- r = +1: relación lineal positiva perfecta.
- r = 0: ninguna relación lineal.
- r = -1: relación lineal negativa perfecta.
Umbrales convencionales (Cohen, 1988): |r| < 0,1 insignificante; 0,1–0,3 pequeño; 0,3–0,5 moderado; 0,5–0,7 grande; > 0,7 muy grande.
Advertencias importantes: r mide solo asociación lineal. La correlación no implica causalidad. Los valores atípicos pueden influir fuertemente en r. Siempre visualice sus datos — el Cuarteto de Anscombe (1973) muestra que valores iguales de r pueden corresponder a gráficos completamente diferentes.
R² — coeficiente de determinación
R² es r² y representa la proporción de varianza de Y explicada linealmente por X. Por ejemplo, R² = 0,64 significa que el 64 % de la variación de Y está explicada por X.
Regresión lineal
Marque Mostrar línea de regresión para calcular la línea de mínimos cuadrados ordinarios (MCO): ŷ = pendiente · x + intercepto, minimizando la suma de los cuadrados de los residuos verticales.
Casos de uso comunes
- Biología/medicina: altura vs peso, dosis vs respuesta, edad vs presión arterial.
- Finanzas: precio vs volumen, rendimientos vs índice de mercado.
- Educación: horas de estudio vs nota, tamaño de clase vs rendimiento.
- Ingeniería: tensión de entrada vs corriente de salida, temperatura vs resistencia.
Privacidad
Todos los cálculos se realizan localmente en su navegador. No se envían datos a ningún servidor. Tamaño de archivo recomendado: máximo 5 MB.