Cruzar variables · Atlas Abierto

Nivel

Correlación de Spearman (ρ) entre cada par de variables. n es el número de territorios con dato en las dos.
	Renta neta media por persona2024	Alquiler · variación anual (IPVA)2024	Viviendas turísticas · % del total2026-05	Inflación anual · IPC2026-09
Renta neta media por persona	—	-0,18n = 48	-0,19n = 52	0,15n = 52
Alquiler · variación anual (IPVA)	-0,18n = 48	—	0,48n = 48	0,11n = 48
Viviendas turísticas · % del total	-0,19n = 52	0,48n = 48	—	-0,16n = 52
Inflación anual · IPC	0,15n = 52	0,11n = 48	-0,16n = 52	—

La correlación describe provincias, no personas, y no indica causa. Con unas 50 provincias, valores cercanos a cero suelen ser ruido. Si los periodos de las dos variables son distintos, el cruce compara momentos diferentes. Cada par se calcula solo con los territorios que tienen dato en las dos variables, así que n puede cambiar de una casilla a otra.

El par con la correlación más fuerte es Alquiler · variación anual (IPVA) con Viviendas turísticas · % del total.

Informe del estudio

Este estudio mide si alquiler · variación anual (IPVA) tiene relación con viviendas turísticas · % del total en 48 provincias de España.

Los datos muestran una relación positiva moderada (ρ = 0,48) y es poco probable que sea casualidad (p < 0,001), aunque hay muchas excepciones.

De forma aproximada, las dos variables comparten un 23 % de su variación (ρ²). El resto depende de otros factores.

Las dos variables son de periodos distintos (2024 y 2026-05).

El resultado describe provincias, no personas.

Que dos variables se muevan juntas no demuestra que una cause la otra: puede haber un tercer factor detrás, y probar una causa requiere otro tipo de estudio.

Qué significa

Correlación

Mide si dos variables suben y bajan juntas. Va de −1 (cuando una sube, la otra baja) a +1 (suben juntas). Cerca de 0 no hay relación ordenada.

Spearman (ρ)

Correlación calculada con el orden de los territorios, no con sus valores. Aguanta bien los valores extremos y las relaciones curvas. Es la que usamos para la lectura.

Pearson (r)

Correlación calculada con los valores. Mide si los puntos se alinean en una recta. Un territorio muy extremo puede moverla mucho.

Valor p

Probabilidad de ver una correlación así de grande si en realidad no hubiera relación. Por debajo de 0,05 se suele considerar significativa. No mide si la relación es importante.

n (territorios comparados)

Cuántos territorios tienen dato en las dos variables. Con pocos, el resultado es inestable; con muchos, casi cualquier diferencia sale significativa.

Falacia ecológica

La correlación entre provincias o municipios no dice nada de las personas. Que los municipios más ricos tengan más mayores no significa que las personas mayores sean más ricas.

Línea de tendencia

Recta que mejor se ajusta a los puntos (mínimos cuadrados). Muestra la dirección general, no una predicción para cada territorio.

Gráfico de puestos

Sustituye cada valor por su posición (1.º, 2.º…). Así se ve lo que mide Spearman y no dominan los valores extremos.

Matriz de correlaciones