Correlazione zero

Questo articolo spiega cosa significa quando due variabili hanno correlazione zero. Troverai quindi un esempio risolto di variabili casuali con correlazione zero e quali sono le differenze rispetto ad altri tipi di correlazione.

Cos’è la correlazione zero?

In statistica, la correlazione zero è un tipo di correlazione tra due diverse variabili. Più precisamente, quando due variabili hanno correlazione nulla, significa che non esiste alcuna relazione tra loro, cioè non sono correlate.

Matematicamente, la correlazione zero viene identificata perché il coefficiente di correlazione è zero. Tuttavia, se il valore del coefficiente di correlazione è molto vicino a 0, in generale, si considera anche che vi sia correlazione nulla poiché la correlazione è praticamente inesistente.

Per ulteriori informazioni sulla correlazione, visitare il seguente collegamento:

Esempio di correlazione zero

Dopo aver visto la definizione di correlazione zero, in questa sezione vedremo un esempio di vita quotidiana di due variabili che hanno correlazione zero.

  • Da un campione di 20 persone diverse, la loro altezza e il QI (utilizzato per misurare l’intelligenza di una persona) sono stati registrati nella seguente tabella di dati. Analizza la correlazione tra l’altezza e l’intelligenza di una persona.

Prima di tutto, per studiare la correlazione tra queste due variabili statistiche, dobbiamo rappresentare graficamente i dati, in modo da sapere come appare il set di dati. Creiamo quindi la nuvola di punti:

Osservando il grafico non si nota alcuna relazione a priori, poiché i punti sono sparsi nel diagramma senza seguire alcuno schema.

Una volta rappresentati graficamente i dati, calcoliamo il coefficiente di correlazione di Pearson, che è un coefficiente che indica il grado di correlazione tra due variabili.

r=0,01

Il valore del coefficiente di correlazione di Pearson è molto vicino allo zero, quindi concludiamo che la correlazione tra le due variabili dell’esercizio è zero.

Tieni presente che è molto difficile che il valore del coefficiente di correlazione sia esattamente zero, quindi devi interpretare il numero ottenuto con il grafico a dispersione e analizzare se la correlazione tra le due variabili è zero o meno.

Correlazione zero, positiva e zero

Sebbene questo articolo si basi sulla correlazione zero, tieni presente che esistono anche altri due tipi di correlazioni: correlazione positiva e correlazione negativa. Quindi, in quest’ultima sezione vedremo la differenza tra i tipi di correlazioni.

  • 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:

tipi di correlazioni

Per ulteriori informazioni su ciascun tipo di correlazione, fare clic qui:

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