Le variabili possono essere correlate in vari modi. Alcuni di questi possono essere descritti matematicamente. Spesso, un grafico a dispersione di due variabili può aiutare a illustrare il tipo di relazione tra di loro. Esistono anche strumenti statistici per testare varie relazioni.

Negativo rispetto alle relazioni positive

Alcune coppie di variabili sono correlate positivamente. Ciò significa che quando una variabile sale, anche l'altra tende a salire. Ad esempio, altezza e peso sono correlati in modo positivo perché le persone più alte tendono ad essere più pesanti. Altre coppie sono correlate negativamente, il che significa che quando si scende l'altro tende a salire. Ad esempio, il chilometraggio del gas e il peso di un'auto sono negativamente correlati, perché le auto più pesanti tendono a scendere il chilometraggio.

Relazioni lineari e non lineari

Due variabili possono essere correlate linearmente. Ciò significa che una linea retta può rappresentare la loro relazione. Ad esempio, la quantità di vernice necessaria per dipingere un muro è linearmente correlata all'area del muro. Altre relazioni non possono essere rappresentate da una linea retta. Questi sono chiamati non lineari. Ad esempio, la relazione tra altezza e peso nell'uomo non è lineare, perché l'altezza del raddoppio di solito supera il doppio. Ad esempio, un bambino può essere alto un metro e mezzo e pesare 50 libbre, ma probabilmente un adulto non alto due metri pesa solo 100 sterline.

Relazioni monontoniche e nonmonotoniche

Le relazioni possono essere monotoni o non -monotono. Una relazione monotona è quella in cui la relazione è positiva o negativa a tutti i livelli delle variabili. Una relazione non monotona è quella in cui non è così. Tutti gli esempi sopra erano monotoni. Un esempio di relazione non monotona è quella tra stress e prestazioni. Le persone con una moderata quantità di stress hanno prestazioni migliori rispetto a quelle con uno stress molto ridotto o con una notevole quantità di stress.

Relazioni forti e deboli

Una relazione tra due variabili può essere forte o debole. Se la relazione è forte, significa che una formula matematica relativamente semplice per la relazione si adatta molto bene ai dati. Se la relazione è debole, allora non è così. Ad esempio, la relazione tra la quantità di vernice e la dimensione del muro è molto forte. La relazione tra altezza e peso è più debole.