{"id":1353,"date":"2023-07-26T18:18:15","date_gmt":"2023-07-26T18:18:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/correlazione-tra-piu-variabili-in-r\/"},"modified":"2023-07-26T18:18:15","modified_gmt":"2023-07-26T18:18:15","slug":"correlazione-tra-piu-variabili-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/correlazione-tra-piu-variabili-in-r\/","title":{"rendered":"Come calcolare la correlazione tra pi\u00f9 variabili in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un modo per quantificare la relazione tra due variabili \u00e8 utilizzare il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-pearson-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">coefficiente di correlazione di Pearson<\/a> , che \u00e8 una misura dell&#8217;associazione lineare tra due variabili <em>.<\/em> Assume sempre un valore compreso tra -1 e 1 dove:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">-1 indica una correlazione lineare perfettamente negativa tra due variabili<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 indica alcuna correlazione lineare tra due variabili<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">1 indica una correlazione lineare perfettamente positiva tra due variabili<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come calcolare la correlazione tra pi\u00f9 variabili in R, utilizzando come esempio il seguente frame di dati:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frame<\/span>\ndf &lt;- data.frame(a &lt;- c(2, 3, 3, 5, 6, 9, 14, 15, 19, 21, 22, 23),\n                 b &lt;- c(23, 24, 24, 23, 17, 28, 38, 34, 35, 39, 41, 43),\n                 c &lt;- c(13, 14, 14, 14, 15, 17, 18, 19, 22, 20, 24, 26),\n                 d &lt;- c(6, 6, 7, 8, 8, 8, 7, 6, 5, 3, 3, 2))\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: correlazione tra due variabili<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come calcolare la correlazione tra due variabili nel frame di dati:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>cor(df$a, df$b)\n\n[1] 0.9279869\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: correlazione tra pi\u00f9 variabili<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come calcolare la correlazione tra tre variabili nel frame di dati:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>cor(df[, c(' <span style=\"color: #008000;\">a<\/span> ', ' <span style=\"color: #008000;\">b<\/span> ', ' <span style=\"color: #008000;\">c<\/span> ')])\n\n          ABC\na 1.0000000 0.9279869 0.9604329\nb 0.9279869 1.0000000 0.8942139\nc 0.9604329 0.8942139 1.0000000<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il modo di interpretare il risultato \u00e8 il seguente:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La correlazione <em>tra<\/em> <em>aeb<\/em> \u00e8 0,9279869.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La correlazione tra <em>a<\/em> e <em>c<\/em> \u00e8 0,9604329.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La correlazione tra <em>b<\/em> e <em>c<\/em> \u00e8 0,8942139.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 3: correlazione tra tutte le variabili<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come calcolare la correlazione tra tutte le variabili in un frame di dati:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>cor(df)\n\n           abcd\na 1.0000000 0.9279869 0.9604329 -0.7915488\nb 0.9279869 1.0000000 0.8942139 -0.7917973\nc 0.9604329 0.8942139 1.0000000 -0.8063549\nd -0.7915488 -0.7917973 -0.8063549 1.0000000<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 4: correlazione tra sole variabili numeriche<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come calcolare la correlazione solo tra variabili numeriche in un frame di dati:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>cor(df[, <span style=\"color: #3366ff;\">unlist<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">lapply<\/span> (df, is. <span style=\"color: #3366ff;\">numeric<\/span> ))])\n\n           abcd\na 1.0000000 0.9279869 0.9604329 -0.7915488\nb 0.9279869 1.0000000 0.8942139 -0.7917973\nc 0.9604329 0.8942139 1.0000000 -0.8063549\nd -0.7915488 -0.7917973 -0.8063549 1.0000000\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 5: Visualizzazione delle correlazioni<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come creare un grafico a coppie, un tipo di grafico che consente di visualizzare la relazione tra ciascuna combinazione di variabili a coppie:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load psych package<\/span>\nlibrary(psych)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create pairs plot<\/span>\npeers. <span style=\"color: #3366ff;\">panels<\/span> (df)\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-13220 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/paires1.png\" alt=\"\" width=\"421\" height=\"432\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/correlazione-parziale-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare la correlazione parziale in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/punto-di-correlazione-biseriale-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare la correlazione punto-biseriale in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/correlazione-mobile-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare la correlazione scorrevole in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un modo per quantificare la relazione tra due variabili \u00e8 utilizzare il coefficiente di correlazione di Pearson , che \u00e8 una misura dell&#8217;associazione lineare tra due variabili . 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