{"id":114,"date":"2023-08-05T08:07:07","date_gmt":"2023-08-05T08:07:07","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/correlazione-nulla\/"},"modified":"2023-08-05T08:07:07","modified_gmt":"2023-08-05T08:07:07","slug":"correlazione-nulla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/correlazione-nulla\/","title":{"rendered":"Correlazione zero"},"content":{"rendered":"<p>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.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%c2%bfque-es-la-correlacion-nula\"><\/span> Cos&#8217;\u00e8 la correlazione zero?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> In statistica, <strong>la correlazione zero<\/strong> \u00e8 un tipo di correlazione tra due diverse variabili. Pi\u00f9 precisamente, quando due variabili hanno correlazione nulla, significa che non esiste alcuna relazione tra loro, cio\u00e8 non sono correlate.<\/p>\n<p> Matematicamente, la correlazione zero viene identificata perch\u00e9 il coefficiente di correlazione \u00e8 zero. Tuttavia, se il valore del coefficiente di correlazione \u00e8 molto vicino a 0, in generale, si considera anche che vi sia correlazione nulla poich\u00e9 la correlazione \u00e8 praticamente inesistente.<\/p>\n<p> Per ulteriori informazioni sulla correlazione, visitare il seguente collegamento: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Vedi:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/correlazione\/\">significato di correlazione<\/a> <\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"ejemplo-de-correlacion-nula\"><\/span> Esempio di correlazione zero<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Dopo aver visto la definizione di correlazione zero, in questa sezione vedremo un esempio di vita quotidiana di due variabili che hanno correlazione zero.<\/p>\n<ul>\n<li> Da un campione di 20 persone diverse, la loro altezza e il QI (utilizzato per misurare l&#8217;intelligenza di una persona) sono stati registrati nella seguente tabella di dati. Analizza la correlazione tra l&#8217;altezza e l&#8217;intelligenza di una persona. <\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-de-correlation-nulle.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2450\" width=\"437\" height=\"342\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<\/div>\n<p> 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: <\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/exemple-de-correlation-nulle.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2452\" width=\"496\" height=\"292\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<\/div>\n<p> Osservando il grafico non si nota alcuna relazione a priori, poich\u00e9 i punti sono sparsi nel diagramma senza seguire alcuno schema.<\/p>\n<p> Una volta rappresentati graficamente i dati, calcoliamo il coefficiente di correlazione di Pearson, che \u00e8 un coefficiente che indica il grado di correlazione tra due variabili. <\/p>\n<\/p>\n<p class=\"has-text-align-center\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-e42311308cc166c23d46a5d57cd64411_l3.png\" class=\"ql-img-inline-formula quicklatex-auto-format\" alt=\"r=0,01\" title=\"Rendered by QuickLaTeX.com\" height=\"16\" width=\"66\" style=\"vertical-align: -4px;\"><\/p>\n<\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Vedi:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-pearson-1\/\">Calcolatore del coefficiente di correlazione di Pearson<\/a><\/div>\n<p> Il valore del coefficiente di correlazione di Pearson \u00e8 molto vicino allo zero, quindi concludiamo che la correlazione tra le due variabili dell&#8217;esercizio \u00e8 zero.<\/p>\n<p> Tieni presente che \u00e8 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 \u00e8 zero o meno.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"correlacion-nula-positiva-y-nula\"><\/span> Correlazione zero, positiva e zero<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> 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\u2019ultima sezione vedremo la differenza tra i tipi di correlazioni.<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Correlazione positiva<\/strong> \u2013 Una variabile aumenta quando aumenta anche l\u2019altra. Il valore del coefficiente di correlazione \u00e8 compreso tra 0 (non compreso) e 1 (compreso).<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Correlazione negativa<\/strong> : quando una variabile aumenta, l&#8217;altra diminuisce, e viceversa, se una variabile diminuisce, l&#8217;altra aumenta. Il valore del coefficiente di correlazione \u00e8 compreso tra -1 (incluso) e 0 (non compreso).<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Correlazione zero<\/strong> : non esiste alcuna relazione tra le due variabili. Il coefficiente di correlazione \u00e8 pari a 0.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> Nei grafici seguenti potete vedere i diversi tipi di correlazione rappresentati: <\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/types-de-correlation.png\" alt=\"tipi di correlazioni\" class=\"wp-image-1848\" width=\"624\" height=\"401\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<\/div>\n<p> Per ulteriori informazioni su ciascun tipo di correlazione, fare clic qui: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Vedi:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/tipi-di-correlazione\/\">tipi di correlazione<\/a><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Questo articolo spiega cosa significa quando due variabili hanno correlazione zero. 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