Contenuto
- Correlazione del momento del prodotto Pearson
- Correlazione tra ranghi di Spearmans
- Kendall Rank Correlation
Diversi tipi di correlazioni sono utilizzati nelle statistiche per misurare il modo in cui le variabili si relazionano tra loro. Ad esempio, usando due variabili - il rango della classe di scuola superiore e il GPA del college - un osservatore può tracciare una correlazione secondo cui gli studenti con un grado di scuola superiore al di sopra della media ottengono in genere un GPA del college superiore alla media. Le correlazioni misurano anche la forza della relazione e se la correlazione tra variabili è positiva o negativa. Il tipo di correlazione eseguita dipende dal fatto che le variabili siano dati non numerici o di intervallo, come la temperatura.
Correlazione del momento del prodotto Pearson
La correlazione del momento del prodotto Pearson prende il nome da Karl Pearson, fondatore della disciplina delle statistiche matematiche. È considerata una semplice correlazione lineare, nel senso che la relazione tra due variabili dipende dal fatto che siano costanti. Pearson viene utilizzato con i dati di intervallo per misurare la forza di una correlazione, che è rappresentata dalla lettera r nell'equazione. Questa correlazione mostra anche se la relazione è positiva o negativa; rappresentato da numeri valutati tra +1 e -1. Più il valore di r si avvicina a -1,00 o +1,00, più forte è la correlazione. Più il valore di r si avvicina al numero 0, più debole è la correlazione. Ad esempio, se r equivale a -,90 o 0,90 indicherebbe una relazione più forte di -.09 o .09.
Correlazione tra ranghi di Spearmans
La correlazione tra ranghi di Spearmans prende il nome dallo statistico Charles Edward Spearman. L'equazione di Spearmans è più semplice e spesso utilizzata nelle statistiche al posto di Pearson, sebbene sia meno conclusiva. Gli scienziati sociali possono anche usare Spearmans per descrivere la correlazione tra dati qualitativi, come etnia o genere, e dati quantitativi, come il numero di crimini commessi. La correlazione viene calcolata usando un'ipotesi nulla che viene successivamente accettata o respinta. Un'ipotesi nulla consiste normalmente in una domanda a cui rispondere; per esempio, indipendentemente dal fatto che il numero di crimini commessi sia uguale per maschi e femmine.
Kendall Rank Correlation
La correlazione tra gradi di Kendall, chiamata per lo statistico britannico Maurice Kendall, misura la forza della dipendenza tra gli insiemi di due variabili casuali. Kendall può essere utilizzato per ulteriori analisi statistiche quando una correlazione di Spearman rifiuta l'ipotesi nulla. Raggiunge una correlazione quando il valore di una variabile diminuisce e aumenta il valore dell'altra variabile; questa correlazione viene definita coppia discordante. Una correlazione può anche verificarsi quando entrambe le variabili aumentano simultaneamente, indicate come coppia concordante.