Correlazione
Nella statistica e nella teoria della probabilità, la correlazione significa quanto strettamente correlati sono due insiemi di dati.
La correlazione non significa sempre che uno causa l'altro. È molto probabile che ci sia un terzo fattore coinvolto.
La correlazione di solito ha una delle due direzioni. Queste sono positive o negative. Se è positiva, allora i due insiemi salgono insieme. Se è negativa, allora uno sale mentre l'altro scende.
Si usano molte misure diverse di correlazione per situazioni diverse. Per esempio, su un grafico a dispersione, le persone disegnano una linea di best fit per mostrare la direzione della correlazione.
Questo grafico a dispersione ha una correlazione positiva. Lo si può dire perché la tendenza è verso l'alto e verso destra. La linea rossa è una linea di miglior adattamento.
Spiegare la correlazione
Forte e debole sono parole usate per descrivere la correlazione. Se c'è una forte correlazione, allora i punti sono tutti vicini. Se c'è una correlazione debole, allora i punti sono tutti distanti. Ci sono modi per fare in modo che i numeri mostrino quanto è forte la correlazione. Queste misure sono chiamate coefficienti di correlazione. Il più noto è il coefficiente di correlazione prodotto-momento di Pearson. Si inseriscono i dati in una formula e si ottiene un numero. Se il numero è 1 o -1, allora c'è una forte correlazione. Se la risposta è 0, allora non c'è correlazione. Un altro tipo di coefficiente di correlazione è il coefficiente di correlazione di Spearman.
Correlazione vs. causalità
La correlazione non significa sempre che una cosa causa l'altra cosa (causalità), perché qualcos'altro potrebbe aver causato entrambe. Per esempio, nei giorni caldi la gente compra il gelato, e la gente va anche in spiaggia dove alcuni vengono mangiati dagli squali. C'è una correlazione tra le vendite di gelati e gli attacchi di squali (entrambi salgono quando la temperatura sale, in questo caso). Ma solo perché le vendite di gelato salgono non significa che le vendite di gelato causino (causalità) più attacchi di squali o viceversa.
Poiché la correlazione non implica causalità, gli scienziati, gli economisti, ecc. testano le loro teorie creando ambienti isolati in cui viene cambiato un solo fattore (quando ciò è possibile). Tuttavia, politici, venditori, giornalisti e altri spesso suggeriscono che una particolare correlazione implica una causalità. Questo può essere dovuto all'ignoranza o al desiderio di persuadere. Così, una notizia può attirare l'attenzione dicendo che le persone che consumano più spesso un particolare prodotto hanno un particolare problema di salute, implicando una causalità che potrebbe essere in realtà dovuta a qualcos'altro.
Pagine correlate
- Cohen, J., Cohen P., West, S.G., & Aiken, L.S. (2003). Regressione multipla applicata/analisi di correlazione per le scienze comportamentali. (3rd ed.) Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Domande e risposte
D: Che cos'è la correlazione?
R: La correlazione è un modo per indicare quanto siano strettamente correlate due serie di dati.
D: La correlazione significa che una serie di dati causa l'altra?
R: No, la correlazione non significa sempre che un insieme di dati causa l'altro. Infatti, spesso è coinvolto un terzo fattore.
D: Quali sono le due direzioni della correlazione?
R: Le due direzioni della correlazione sono positiva e negativa.
D: Che cosa significa una correlazione positiva?
R: Una correlazione positiva significa che le due serie di dati salgono insieme.
D: Cosa significa correlazione negativa?
R: Una correlazione negativa significa che una serie di dati sale mentre l'altra scende.
D: Esistono diverse misure di correlazione?
R: Sì, vengono utilizzate molte misure diverse di correlazione per situazioni diverse.
D: Come si indica spesso la direzione della correlazione in un grafico a dispersione?
R: Spesso si disegna una linea di miglior adattamento per mostrare la direzione della correlazione su un grafico a dispersione.
