Correlazione negativa

Questo articolo spiega qual è la correlazione negativa tra due variabili statistiche e mostra un esempio di questo tipo di correlazione. Inoltre, sarai in grado di vedere come viene interpretata la correlazione negativa.

Cos’è una correlazione negativa?

In statistica, una correlazione negativa è un tipo di correlazione tra due diverse variabili che indica che sono inversamente correlate. Cioè, se due variabili hanno una correlazione negativa, significa che all’aumentare del valore di una variabile, l’altra variabile diminuisce.

Quando due variabili hanno una correlazione negativa, il valore del coefficiente di correlazione è compreso tra -1 (incluso) e 0 (non incluso).

La correlazione negativa è nota anche in statistica come correlazione inversa .

Esempio di correlazione negativa

Ora che conosciamo la definizione di correlazione negativa, vedremo un esempio di due variabili con questo tipo di correlazione per comprendere meglio il concetto.

• Un’azienda internazionale ha registrato in una tabella dati la temperatura media del mese e le vendite di maglioni effettuate durante quel mese in diversi suoi negozi. Analizzare la correlazione tra queste due variabili statistiche.

La prima cosa che dobbiamo fare per studiare la correlazione tra queste due variabili è rappresentare l’insieme di dati in un grafico. Pertanto, costruiamo il grafico a dispersione delle coppie di dati:

Come puoi vedere dallo scatterplot, la correlazione tra le due variabili sembra inizialmente negativa, poiché quando una aumenta l’altra diminuisce e viceversa. È necessario però verificare la correlazione tra le variabili calcolando il coefficiente di correlazione :

Il valore del coefficiente di correlazione è negativo, si conferma quindi che la correlazione tra le due variabili studiate è negativa.

Interpretazione della correlazione negativa

In questa sezione vedremo come interpretare il valore di una correlazione negativa tra due variabili, in modo da comprendere meglio il significato di una correlazione negativa.

Quanto più piccolo è il coefficiente di correlazione negativa, tanto più negativamente sono correlate le due variabili. Pertanto , quanto più il coefficiente di correlazione tra due variabili è molto vicino a -1, tanto più significativa è la correlazione negativa. Se invece il valore del coefficiente di correlazione è prossimo allo 0 significa che la correlazione tra le due variabili è debole.

Inoltre, se il coefficiente di correlazione diventa 0, la correlazione tra le variabili è zero. E anche se il valore del coefficiente è positivo, significa che la correlazione è positiva. Di seguito discuteremo i diversi tipi di correlazione.

Infine, dovresti tenere presente che una correlazione negativa non implica causalità tra le variabili. Cioè, se due variabili hanno una correlazione negativa, significa che sono linearmente e negativamente correlate, ma la causa dell’aumento di una variabile non è necessariamente la diminuzione dell’altra variabile.

Per saperne di più, vedere il seguente articolo:

Correlazione negativa, positiva e zero

In questo articolo ci siamo concentrati su cosa sia la correlazione negativa, tuttavia in statistica due variabili possono anche avere una correlazione positiva o nulla.

• Correlazione positiva – Una variabile aumenta quando aumenta anche l’altra. Il valore del coefficiente di correlazione è compreso tra 0 (non compreso) e 1 (compreso).
• Correlazione negativa : quando una variabile aumenta, l’altra diminuisce, e viceversa, se una variabile diminuisce, l’altra aumenta. Il valore del coefficiente di correlazione è compreso tra -1 (incluso) e 0 (non compreso).
• Correlazione zero : non esiste alcuna relazione tra le due variabili. Il coefficiente di correlazione è pari a 0.

Nei grafici seguenti potete vedere i diversi tipi di correlazione rappresentati: