L’analisi di correlazione: che cos’è e a cosa serve

Correlazione - PXR Italy

Che cos'è l'analisi di correlazione?

L'analisi di correlazione è un'analisi statistica che permette di indagare la relazione lineare esistente tra due variabili quantitative.
La relazione tra le due variabili prevede che a ciascun valore della prima corrisponda un valore della seconda, seguendo una certa regolarità.

Per esempio, l'aumento della temperatura nei mesi estivi e l'aumento delle vendite di gelati rappresentano una correlazione. Si tratta di cambiamenti che avvengono contemporaneamente, ma che non sono necessariamente legati da una relazione di causa-effetto. Contrariamente a quanto si potrebbe pensare, la correlazione non dipende da un rapporto causale, quanto dalla tendenza di una variabile a cambiare in funzione di un'altra. Le variabili possono essere tra loro dipendenti (per esempio, la relazione tra stature dei padri e dei figli) oppure semplicemente comuni (per esempio, la relazione tra altezza e peso di una persona).

La correlazione può essere positiva o negativa. Nel primo caso, all'aumentare dei valori di una variabile, aumenteranno anche quelli dell'altra. Viceversa, nel caso di correlazioni negative, all'aumentare dei valori della prima variabile, quelli della seconda diminuiranno. Per conoscere la direzione della correlazione è necessario osservare il segno dell'indice di correlazione.

Correlazione positiva e negativa - PXR Italy
Correlazione positiva e negativa - PXR Italy

Si parla invece di correlazione spuria se lega due fenomeni che non hanno in realtà nulla in comune. Un esempio classico è quello che lega la variabile numero di vittime in un incendio alla variabile numero di pompieri impiegati per spegnerlo. Si riscontra facilmente una correlazione positiva. Tuttavia, sarebbe assurdo pensare che impiegando meno pompieri vi sarebbero meno vittime. Ovviamente, sia il numero di pompieri sia il numero delle vittime dipendono da una terza variabile, la dimensione dell’incendio.

Analisi di correlazione: come si fa e a cosa serve

Nell'analisi di correlazione, al fine di esprimere in maniera quantitativa l’intensità del legame tra due variabili, è infatti necessario calcolare un indice di correlazione. I principali indici sono l'indice di correlazione di Pearson e l'indice di correlazione di Spearman.

Il coefficiente di correlazione di Pearson è un valore numerico compreso tra -1 e 1 ed esprime la forza di una relazione lineare tra due variabili. Se l'indice di Pearson è pari a 0, tra le variabili non vi è alcuna correlazione. Questo indice viene utilizzato quando la distribuzione segue una curva normale e le variabili sono tutte quantitative.

L'indice di correlazione di Spearman si utilizza nei casi in cui la distribuzione non segue una curva normale o quando almeno una variabile qualitativa è ordinale. Per esempio, si potrebbe utilizzare l'analisi di correlazione di Spearman per determinare l'esistenza di una relazione tra il livello di attività fisica svolto dagli anziani e la concentrazione di colesterolo nel sangue. L’attività fisica è una variabile qualitativa ordinale, che ha come modalità: nessuna attività fisica, attività fisica leggera, attività fisica moderata e attività fisica intensa. La concentrazione di colesterolo è invece una variabile quantitativa.
Anche questo indice assume valori compresi tra – 1 e + 1, indicando nel segno e nel valore il tipo e la forza della correlazione.

Analisi di correlazione e ricerche di mercato

Ricerca di mercato - PXR Italy
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Nel 2020, la capacità di analizzare i dati è emersa come una delle abilità richieste nel contesto delle ricerche di mercato; saper svolgere analisi di correlazione è quindi fondamentale per poter lavorare all'interno di questo settore.

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