Correlazione positiva e correlazione inversa: qual è la differenza?
Correlazione positiva vs. correlazione inversa: una panoramica
Nel campo della statistica, la correlazione descrive la relazione tra due variabili. Le variabili sono correlate se il cambiamento in uno è seguito da un cambiamento nell’altro. La correlazione mostra se la relazione è positiva o negativa e quanto è forte la relazione. La correlazione positiva descrive la relazione tra due variabili che cambiano insieme, mentre una correlazione inversa descrive la relazione tra due variabili che cambiano in direzioni opposte. La correlazione inversa è talvolta nota come correlazione negativa, che descrive lo stesso tipo di relazione tra le variabili.
Punti chiave
- Esiste una correlazione positiva quando due variabili correlate si muovono nella stessa direzione.
- Esiste una correlazione inversa quando due variabili correlate si muovono nella direzione opposta.
- La correlazione non implica necessariamente la causalità poiché altri fattori possono influenzare la direzione.
Correlazione positiva
Quando due variabili correlate si muovono nella stessa direzione, la loro relazione è positiva. Questa correlazione è misurata dal coefficiente di correlazione (r). Quando r è maggiore di 0, è positivo. Quando r è +1,0, c’è una perfetta correlazione positiva. Esempi di correlazioni positive si verificano nella vita quotidiana della maggior parte delle persone. Più soldi spesi in pubblicità, più clienti acquistano dall’azienda. Poiché questo è spesso difficile da misurare, il coefficiente di correlazione sarebbe probabilmente inferiore a +1,0. Esisterebbe una correlazione più forte con più ore di lavoro di un dipendente, maggiore sarà lo stipendio del dipendente.
La correlazione è adatta quando si analizza la relazione tra dati significativi e quantificabili.
Correlazione inversa
Quando due variabili correlate si muovono in direzioni opposte, la loro relazione è negativa. Quando il coefficiente di correlazione (r) è inferiore a 0, è negativo. Quando r è -1,0, c’è una perfetta correlazione negativa. Le correlazioni inverse descrivono due fattori che oscillano l’uno rispetto all’altro. Gli esempi includono un saldo bancario in calo rispetto all’aumento delle abitudini di spesa e una riduzione del consumo di carburante rispetto all’aumento della velocità media di guida. Un esempio di correlazione inversa nel mondo degli investimenti è il rapporto tra azioni e obbligazioni. Quando i prezzi delle azioni aumentano, il mercato obbligazionario tende a diminuire, proprio come il mercato obbligazionario fa bene quando le azioni sottoperformano.
Considerazioni speciali
È importante capire che la correlazione non implica necessariamente la causalità. Le variabili A e B potrebbero aumentare e diminuire insieme, oppure A potrebbe aumentare quando B diminuisce. Tuttavia, non è sempre vero che l’aumento di un fattore influenza direttamente l’ascesa o la caduta dell’altro. Entrambi possono essere causati da un terzo fattore sottostante, come i prezzi delle materie prime, oppure l’apparente relazione tra le variabili potrebbe essere una coincidenza.
Il numero di persone connesse a Internet, correlazione positiva, ma i due fattori quasi certamente non hanno una relazione significativa. Il fatto che sia la popolazione degli utenti di Internet sia il prezzo del petrolio siano aumentati sarà probabilmente una coincidenza.