En estadística se utilizan diferentes tipos de correlaciones para medir las formas en que las variables se relacionan entre sí. Por ejemplo, al usar dos variables (rango en la clase de la escuela secundaria y GPA de la universidad), un observador puede dibujar un correlación de que los estudiantes con un rango de escuela secundaria superior al promedio generalmente logran una universidad superior al promedio GPA. Las correlaciones también miden la fuerza de la relación y si la correlación entre variables es positiva o negativa. El tipo de correlación realizada depende de si las variables son datos no numéricos o de intervalo, como la temperatura.
Correlación producto-momento de Pearson
La correlación del momento del producto de Pearson recibió su nombre de Karl Pearson, fundador de la disciplina de estadística matemática. Se considera una correlación lineal simple, lo que significa que la relación entre dos variables depende de que sean constantes. Pearson se usa con datos de intervalo para medir la fuerza de una correlación, que está representada por la letra r en la ecuación. Esta correlación también muestra si la relación es positiva o negativa; representado por números valorados entre +1 y -1. Cuanto más se acerque el valor de r a -1,00 o +1,00, más fuerte será la correlación. Cuanto más se acerca el valor de r al número 0, más débil es la correlación. Por ejemplo, si r es igual a -.90 o .90, indicaría una relación más fuerte que -.09 o .09.
Correlación de rango de Spearman
La correlación de rango de Spearman lleva el nombre del estadístico Charles Edward Spearman. La ecuación de Spearman es más simple y se usa a menudo en estadísticas en lugar de Pearson, aunque es menos concluyente. Los científicos sociales también pueden usar Spearman para describir la correlación entre los datos cualitativos, como la etnia o el género, y los datos cuantitativos, como el número de delitos cometidos. La correlación se calcula mediante una hipótesis nula que posteriormente se acepta o rechaza. Una hipótesis nula normalmente consiste en una pregunta que debe responderse; por ejemplo, si el número de delitos cometidos es el mismo para hombres y mujeres.
Correlación de rango de Kendall
La correlación de rango de Kendall, llamada así por el estadístico británico Maurice Kendall, mide la fuerza de la dependencia entre los conjuntos de dos variables aleatorias. Kendall se puede utilizar para un análisis estadístico adicional cuando una correlación de Spearman rechaza la hipótesis nula. Alcanza una correlación cuando el valor de una variable disminuye y el valor de la otra variable aumenta; esta correlación se conoce como pares discordantes. También puede ocurrir una correlación cuando ambas variables aumentan simultáneamente, lo que se conoce como un par concordante.