4 esempi di mancanza di correlazione tra variabili

In statistica, la correlazione è una misura della relazione lineare tra due variabili.

Il valore di un coefficiente di correlazione è sempre compreso tra -1 e 1 dove:

• -1 indica una correlazione lineare perfettamente negativa tra due variabili
• 0 indica alcuna correlazione lineare tra due variabili
• 1 indica una correlazione lineare perfettamente positiva tra due variabili

Se due variabili hanno una correlazione pari a zero, ciò indica che non sono in alcun modo correlate. In altre parole, conoscere il valore di una variabile non ci dà idea di quale potrebbe essere il valore dell’altra variabile.

Se creiamo un grafico a dispersione di due variabili che hanno correlazione zero, non ci sarà uno schema chiaro nel grafico:

Esempi di nessuna correlazione

Gli esempi seguenti illustrano scenari in cui due variabili non hanno correlazione.

Esempio 1: consumo di caffè e intelligenza

La quantità di caffè consumata dagli individui e il loro livello di QI non hanno alcuna correlazione. In altre parole, sapere quanto caffè beve una persona non ci dà un’idea del suo livello di QI.

Se creassimo un grafico a dispersione del consumo giornaliero di caffè rispetto al livello del QI, sarebbe simile a questo:

Esempio 2: altezza e punteggi dei test

L’altezza degli studenti e i loro punteggi medi nei test hanno una correlazione pari a zero. In altre parole, conoscere l’altezza di un individuo non ci dà un’idea del suo punteggio medio all’esame.

Se creassimo un grafico a dispersione che rappresenta l’altezza rispetto al punteggio medio dell’esame, sarebbe simile a questo:

Esempio 3: numero di scarpe e film guardati

Il numero di scarpe degli individui e il numero di film che guardano all’anno non hanno alcuna correlazione. In altre parole, conoscere il numero di scarpe di un individuo non ci dà un’idea di quanti film guarda all’anno.

Se creassimo un grafico a dispersione del numero di scarpe rispetto al numero di film guardati, sarebbe simile a questo:

Esempio 4: peso e reddito

Il peso degli individui e il loro reddito annuo non hanno alcuna correlazione. In altre parole, conoscere il peso di una persona non ci dà un’idea di quale potrebbe essere il suo reddito annuo.

Se creassimo un grafico a dispersione peso/reddito, sarebbe simile a questo:

Risorse addizionali

Un’introduzione al coefficiente di correlazione di Pearson
Correlazione vs. associazione: qual è la differenza?
Correlazione vs regressione: qual è la differenza?