Diversi tipi di correlazione sono usati nelle statistiche per misurare il modo in cui le variabili si relazionano l'una con l'altra. Ad esempio, utilizzando due variabili - il grado di liceo e il GPA del college - un osservatore può tracciare una correlazione che gli studenti con un livello di istruzione superiore alla media raggiungono in genere un GPA del college superiore alla media. Le correlazioni misurano anche la forza della relazione e se la correlazione tra le variabili è positiva o negativa. Il tipo di correlazione eseguita dipende dal fatto che le variabili siano non numeriche o dati di intervallo, come la temperatura.
Correlazione del momento del prodotto Pearson
La correlazione del momento del prodotto Pearson è stata intitolata a 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 dell'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 .90 indicherebbe una relazione più forte di -.09 o .09.
Correlazione del rango di Spearman
La correlazione del rango di Spearman è stata chiamata dallo statista Charles Edward Spearman. L'equazione di Spearman è più semplice e spesso utilizzata nelle statistiche al posto di Pearson, sebbene sia meno conclusiva. Gli scienziati sociali possono anche usare Spearman per descrivere la correlazione tra dati qualitativi, come etnia o genere, e dati quantitativi, come il numero di crimini commessi. La correlazione viene calcolata utilizzando un'ipotesi nulla che viene successivamente accettata o rifiutata. Un'ipotesi nulla di norma consiste in una domanda a cui rispondere; per esempio, se i numeri dei crimini commessi siano o meno uguali per maschi e femmine.
Correlazione del rango di Kendall
La correlazione del rango di Kendall, nominata dallo statista britannico Maurice Kendall, misura la forza di dipendenza tra gli insiemi di due variabili casuali. Kendall può essere usato per ulteriori analisi statistiche quando la 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 è indicata come coppie discordanti. Una correlazione può verificarsi anche quando entrambe le variabili aumentano simultaneamente, indicato come una coppia concordante.
