Mi pregunta no se refiere a la definición de los dos métodos de correlación de rangos, sino que es una cuestión más práctica: Tengo dos variables, X e Y, y calculo el coeficiente de correlación de rango con los dos métodos. Con el Kendall-tau-b (que tiene en cuenta los empates) obtengo tau = 0 y p-valor = 1; con Spearman obtengo rho = -0,13 y p-valor = 0,44.
¿Por qué Kendall me dice que no hay exactamente ninguna correlación, mientras que Spearman sí ve una correlación distinta de cero?
de Spearman $\rho$ y Kendall's $\tau$ se calculan de forma diferente. Es decir, tienen nociones diferentes de "correlación". (Al igual que Pearson $r$ .) Por lo tanto, arrojarán coeficientes de correlación diferentes.
No veo nada sorprendente en tener un tipo de correlación cero y otro no cero.
He aquí un pequeño y divertido conjunto de datos con $\rho<0$ , $r=0$ y $\tau>0$ :
> xx <- 1:6
> yy <- c(-0.2,2.5,1,2,3.5,-1)
> plot(xx,yy,pch=19)
> cor(xx,yy,method="spearman")
[1] -0.02857143
> cor(xx,yy,method="kendall")
[1] 0.06666667
> cor(xx,yy,method="pearson")
[1] 1.748437e-18
Por tanto, diferentes medidas de correlación arrojarán resultados diferentes. Su siguiente pregunta probablemente sea qué coeficiente debe utilizar. Por suerte, ya tenemos una pregunta al respecto: ¿Kendall Tau o Spearman's rho?
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