Calcolatore di Correlazione
Calcola il coefficiente di correlazione di Pearson (r) tra due variabili. Incolla i tuoi valori X e Y — separatamente o in coppie — e ottieni r, r², e un'interpretazione onesta della forza, con la formula svolta.
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Domande frequenti
- Cos'è il coefficiente di correlazione di Pearson?
- La r di Pearson misura la forza e la direzione della relazione lineare tra due variabili. Varia da −1 (correlazione negativa perfetta) attraverso 0 (nessuna relazione lineare) fino a +1 (correlazione positiva perfetta). Viene calcolata come la somma dei prodotti degli scarti di ogni coppia dalle rispettive medie, divisa per la radice quadrata del prodotto delle somme degli scarti al quadrato.
- Come interpreto la forza di una correlazione?
- Una regola empirica comune, usata da questo calcolatore: |r| di 0,7 o più è forte, 0,4-0,69 è moderata, 0,1-0,39 è debole, e sotto 0,1 è trascurabile. Queste soglie sono convenzioni, non leggi — ciò che conta come correlazione significativa dipende dal tuo campo.
- Cosa mi dice r²?
- r² (il coefficiente di determinazione) è la proporzione della varianza di una variabile che è linearmente associata all'altra. Una r di 0,8 dà r² = 0,64, il che significa che il 64% della variazione è condiviso tra le due variabili.
- La correlazione significa che una variabile causa l'altra?
- No. Correlazione non è causalità. Due variabili possono essere fortemente correlate perché una causa l'altra, perché entrambe sono determinate da un terzo fattore, o per pura coincidenza. Un coefficiente di correlazione da solo non può mai stabilire un nesso causale.
- Perché la r di Pearson potrebbe non cogliere una relazione reale?
- La r di Pearson misura solo relazioni lineari. Una relazione perfettamente a U o altrimenti curva può produrre una r vicina a zero. È anche sensibile ai valori anomali — una singola coppia estrema può gonfiare o distruggere il coefficiente. Rappresenta sempre graficamente i tuoi dati.
- Quante coppie di dati mi servono?
- Il calcolatore richiede almeno 3 coppie, e gli elenchi X e Y devono contenere lo stesso numero di valori. Statisticamente, le correlazioni da campioni molto piccoli sono instabili — con solo una manciata di coppie, anche una r elevata può facilmente presentarsi per caso.