Diferencias entre la Correlación de Spearman y Pearson para el Análisis de Datos con Python

La correlación de Spearman es una medida estadística que mide la fuerza y dirección de la asociación monotónica de dos variables. En este video se explica visualmente qué es la correlación de Spearman, para qué sirve y cómo calcularla. Además, se incluye una comparación con la correlación de Pearson.

Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:

Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 24 de Octubre). Diferencias entre la Correlación de Spearman y Pearson para el Análisis de Datos con Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]

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1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.

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Índice del Video:

0:00 Correlación de Spearman
1:40 Relación monotónica positiva
4:38 Relación monotónica negativa
6:05 Relación monotónica inexistente
7:18 Spearman (monotónico) vs Pearson (lineal)
12:52 Fórmula matemática
13:43 Ejemplo con datos de fútbol
17:35 Spearman con Scipy de Python

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El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code

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