Calculadora tau de Kendall
Esta calculadora de correlación tau de Kendall mide si dos series numéricas de igual longitud tienden a seguir el mismo orden de rangos.
Ejecutar — gratis
Examina cada par de observaciones, cuenta las relaciones concordantes y discordantes, registra los empates y devuelve la tau-a de Kendall junto con los recuentos que sustentan el resultado. Como el cálculo es determinista y no depende de una distribución, resulta útil cuando importan más los rangos que las distancias, cuando los valores no siguen una distribución normal o cuando una correlación lineal de Pearson no describe la relación que usted desea estudiar.
Qué mide la tau de Kendall
La tau de Kendall es un estadístico de asociación por rangos. En lugar de preguntar si dos variables siguen una línea recta, determina si el orden de las observaciones coincide. Para cada par de posiciones, la calculadora compara la dirección del cambio en la primera serie con la dirección del cambio en la segunda. Un par es concordante cuando ambos valores suben juntos o bajan juntos. Es discordante cuando uno sube mientras el otro baja. La tau-a indicada resta los pares discordantes de los concordantes y divide el resultado entre el número total de pares posibles de observaciones. El valor se sitúa entre menos uno y uno. Un resultado cercano a uno señala un orden coincidente de forma sistemática; uno cercano a menos uno indica un orden invertido; y uno próximo a cero refleja un equilibrio general entre coincidencias y discrepancias. Esta interpretación se refiere al orden monotónico, no al tamaño de los cambios, la causalidad ni la concordancia en las unidades originales de medida.
Cómo introducir los datos e interpretar los recuentos
Introduzca x e y como matrices numéricas de igual longitud; cada posición debe describir la misma observación en ambas. Se requieren al menos dos observaciones porque una sola no permite formar un par de comparación. El resultado incluye el número de observaciones, el total de pares posibles, los pares concordantes, los discordantes y tres recuentos de empates. ties_x significa que los valores de x coinciden mientras y difiere; ties_y indica que y coincide mientras x difiere; ties_both señala que ambos valores coinciden. En tau-a, cada par posible permanece en el denominador y un par empatado aporta cero al numerador de concordantes menos discordantes. Así, el cálculo es explícito y reproducible, especialmente al contrastarlo con un manual o paquete estadístico. Revise los recuentos antes de interpretar tau: muchos empates pueden acercar su magnitud a cero, lo cual quizá refleje la resolución de las mediciones y no la ausencia de una relación ordenada.
Cuándo conviene utilizar esta calculadora
Utilice la tau de Kendall cuando el orden de las observaciones sea significativo y no quiera suponer distribuciones normales, intervalos iguales ni una relación lineal. Suele ser apropiada para clasificaciones, valoraciones ordinales, muestras pequeñas, mediciones sesgadas y patrones monotónicos que se curvan sin invertir su dirección. Por ejemplo, dos evaluadores pueden usar escalas de puntuación distintas y aun así ordenar los productos de manera similar; tau capta esa concordancia ordinal. La calculadora usa tau-a, cuyo denominador incluye todos los pares posibles. Si sus datos contienen muchos empates y su análisis requiere específicamente la tau-b de Kendall ajustada por empates o un valor p de contraste, emplee un procedimiento estadístico concebido para esa especificación y documente su elección. Recuerde también que asociación no implica causalidad: una tau elevada puede aparecer porque ambas variables responden a otro factor. Considere este resultado una descripción concisa del orden por pares y combínelo con conocimiento especializado, gráficos, diseño muestral y análisis de incertidumbre antes de tomar decisiones importantes.
Qué puede hacer con ella
Comparar dos clasificaciones
Mida con qué constancia dos jueces, modelos o sistemas de puntuación ordenan el mismo conjunto de elementos.
Analizar respuestas ordinales
Resuma la asociación monotónica entre valoraciones ordenadas sin suponer distancias iguales entre niveles de respuesta.
Comprobar una tendencia no lineal
Detecte un orden creciente o decreciente constante cuando la relación es monotónica pero una recta no la representa bien.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta el resultado?
El precio de la API es de $0.002 por solicitud y la calculadora del navegador está disponible directamente en esta página.
¿Qué versión de la tau de Kendall se devuelve?
La calculadora devuelve tau-a: pares concordantes menos pares discordantes, dividido entre todos los pares posibles de observaciones.
¿Qué ocurre si las matrices tienen longitudes distintas?
La solicitud se rechaza porque cada posición de x debe corresponder exactamente a una posición de y.
¿Cómo se tratan los empates?
Los empates se notifican por separado. Aportan cero al numerador y permanecen en el denominador de pares totales usado por tau-a.
¿Puede la tau de Kendall demostrar causalidad?
No. Solo describe la asociación por rangos; no demuestra que una variable cause cambios en la otra.
Para desarrolladores — acceso por API
Todo lo de esta página está disponible por programación. Esta sección es para equipos que quieren integrarlo en sus sistemas; el resto puede usar la herramienta de arriba sin más.
Endpoint de API
¿Prefiere automatizarlo? Un POST autenticado crea la tarea; el resultado llega por webhook o enlace firmado. La misma capacidad también se ejecuta aquí en la web, por email y desde Telegram — y pronto también desde nuestra app.
Llámela desde su stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/kendall-tau \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"x":[1,2,3,4],"y":[1,3,2,4]}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/kendall-tau", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"x": [
1,
2,
3,
4
],
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3,
2,
4
]
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/stat/kendall-tau",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"x": [
1,
2,
3,
4
],
"y": [
1,
3,
2,
4
]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/kendall-tau", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"x":[1,2,3,4],"y":[1,3,2,4]}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"x":[1,2,3,4],"y":[1,3,2,4]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/kendall-tau", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Ejemplo de solicitud
{
"x": [
1,
2,
3,
4
],
"y": [
1,
3,
2,
4
]
}Ejemplo de respuesta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.kendall_tau",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}La API es asíncrona: la llamada devuelve un task_id al instante y el resultado llega por webhook. El polling está limitado a 1 req/s por tarea.
Precio
Precio publicado — sin tokens ni créditos inventados. Una tarea fallida no se cobra.
Límites
max_n | 5000 |
Errores
| HTTP | Código | Significado |
|---|---|---|
401 | unauthorized | API key ausente o inválida. |
402 | insufficient_balance | El saldo no cubre el precio de la tarea. |
404 | unknown_type | El tipo de tarea no existe. |
429 | rate_limited | Demasiadas peticiones. Use el webhook en vez de sondear. |