Come determinare se due variabili sono correlate

tramite: O2O
Difficoltà: difficile
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Introduzione

Quando vogliamo determinare se e come due variabili statistiche sono correlate possiamo esaminare il tipo e l'intensità dei rapporti che c'è tra di loro. La correlazione è un termine utilizzato principalmente in statistica, indica una relazione funzionale che lega tra di loro due variabili. Se dovessimo rilevare durante il nostro studio di funzioni congiuntamente due variabili quantitative è giustificabile verificare se variano simultaneamente e reciprocamente e quale rapporto di correlazione statistico c'è tra di loro.

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Per stabilire ciò, dovremo per prima cosa ricercare sia la regressione che la correlazione. La regressione viene utilizzata per prevedere i valori di una variabile statistica e viene chiamata "dipendente" sulla base dei valori. Se vogliamo determinare invece la correlazione tra due variabili statistiche, possiamo trovare e rappresentare come una curva, i valori della stessa su un diagramma cartesiano a due assi perpendicolari: le classiche assi "X" e "Y". Sull'asse delle ordinate, quella orizzontale, e delle ascisse, quella verticale, ci sarà una correlazione diretta o attiva se i valori indicati sull'asse della "X" aumentano all'aumentare di quelli indicati sull'asse delle ascisse. Al contrario, saremo di fronte una correlazione che risulterà inversa o negativa, quando il valore numerico sull'asse delle ordinate aumenta e quella della "Y" diminuisce, o viceversa. Per verificare se le due variabili sono realmente correlate dobbiamo essere certi che non si tratti di una correlazione, che siano entrambe collegate tra di loro e che non abbiano niente in comune ovvero che non siano due variabili assimilabili.

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Bisogna ricordare che si può parlare di correlazione indiretta solo ed esclusivamente quando i valori delle ascisse sono correlati con quelli delle ordinate, poiché entrambi i valori sono sottoposti ad altra variabile. La valutazione di una correlazione indiretta ci permette di evitare errori di correlazione quando la consideriamo come una certezza tra le due variabili. Ricordiamo che la correlazione tra le due curve si indica con gli indici di correlazione, con un valore che oscilla tra "1" e "+1". Ogni valore che può assumere sta ad indicare uno dei tre tipi possibili di correlazione: il valore "1" indica variabili inversamente correlate, "+1" indica invece una correlazione assoluta, dove i valori di una variabile sono collegati al cambiamento di quelli dell'altra asse. La valutazione "zero" indica che non vi sono correlazioni. Ricordiamo che se due variabili hanno una valutazione pari a "zero" non vuol dire che siano sicuramente indipendenti.

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Per chiarire meglio ricordo che tanto più il valore tende a "+1" tanto più le due variabili sono collegate; se il valore tende a "-1" significa che le due variabili sono inversamente correlate. Se dobbiamo calcolare il coefficiente di correlazione possiamo usare l'indice di correlazione di Pearson: divideremo così la covarianza dei valori tra "X" e "Y" per le deviazioni standard delle rispettive curve. Con questo calcolo otteniamo il coefficiente da cui stabiliremo se esiste la correlazione. Dopo che lo avremo calcolato: se l'indice risulta superiore a "0", le variabili di "X" e "Y" saranno direttamente correlate, se risulta essere "0" le variabili saranno senza correlazione, mentre se il valore risulta essere Inferiore a "0" i valori delle due variabili saranno inversamente correlati. Per sapere se le due variabili sono correlate dobbiamo rappresentarle e trovare la loro indipendenza/dipendenza sempre nel nostro diagramma cartesiano. È doveroso ricordare che una variabile "Y" si dice indipendente dalla variabile "X" quando indica lo stesso valore, qualsiasi sia il valore di "X"; in caso di variabilità a due dimensioni i valori sulle ascisse e sulle ordinate saranno indipendenti, se "Y" è proporzionale ai corrispettivi valori "X".

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