Este artículo propone un método para determinar el valor de las correlaciones en datos composicionales, es decir, aquellos datos que surgen como resultado de dividir los valores originales por su suma. Los datos organizados de esta manera son típicos en muchos campos del conocimiento, pero aún no hay consenso sobre los métodos para interpretar correlaciones en tales datos. En la segunda década del nuevo milenio, casi todos los métodos emergentes para resolver este problema se han basado en la transformación logarítmica de los datos. En el método propuesto aquí, no hay transformaciones logarítmicas. Regresamos a las primeras etapas de intentar resolver el problema y nos basamos en desplazamientos negativos en correlaciones en la distribución multinomial. En la modelización de los datos, utilizamos un método híbrido que combina la distribución hipergeométrica con la distribución de cualquier otra ley. Durante nuestro trabajo en el método de cálculo, encontramos que el número de grados de libertad en datos composicionales se mide discretamente solo cuando todas las sumas de normalización son iguales y que disminuye cuando las sumas no son iguales, convirtiéndose en una cantidad continuamente variable. La estimación del número de grados de libertad y la fuerza de su influencia en la magnitud del desplazamiento en la distribución de los coeficientes de correlación es la base del método propuesto.