En el tutorial que aquí presentamos se realiza un análisis de los distintos coeficientes de correlación que se pueden aplicar a dos variables, pero para el caso concreto en el que al menos una de estas variables sea categórica. Se comenzará hablando de coeficientes de correlación entre una variable continua y otra categórica, iniciando dicha andadura por aquellos casos en los que la variable categórica sea dicotómica, pasando a continuación a hablar de la relación entre una variable continua y otra politómica. También se considerarán aquellos casos en los que tengamos una variable dicotómica y otra continua que sea tratada de forma ordinal a través de los rangos asociados a sus valores. Finalmente, en la última sección analizaremos los distintos coeficientes de correlación que se pueden aplicar cuando las dos variables a relacionar sean categóricas (tablas de contingencia).

El objetivo de este tutorial pasa por pretender dar una base teórica para la interpretación de los distintos coeficientes de correlación así como ejemplificar el cálculo de éstos, aunque el aspecto más destacado es la posibilidad que se brinda al usuario de acceder a través de Internet al cálculo de algunos de los coeficientes de correlación tratados en este tutorial.

Una situación bastante habitual en una investigación consiste en analizar la asociación existente entre dos variables continuas. El objetivo de este tutorial es proporcionar direcciones de Internet que permiten al usuario obtener diferentes informaciones acerca del coeficiente de correlación lineal de Pearson.

A efectos de que la información proporcionada no quede exclusivamente circunscrita al cálculo numérico se intenta proporcionar una cierta base teórica así como la interpretación de dicho coeficiente y aquellos factores que influencian su valor.

Junto al clásico coeficiente de correlación lineal se presentan los coeficientes de correlación parcial, semiparcial y múltiple que amplían la asociación entre dos variables, teniendo en cuenta básicamente una tercera variable en el caso parcial y semiparcial, y cualquier número de variables en la múltiple.

Por último se presenta el coeficiente de correlación ordinal de Spearman que no es más que un coeficiente de correlación de Pearson aplicado a rangos.

El presente tutorial tiene por objeto la descripción de distintas pruebas de hipótesis robustas acompañadas de ejemplos numéricos, que presentarán más garantías que las pruebas clásicas cuando detectemos la presencia de valores alejados en nuestros datos.