Különböző típusú korrelációkat használnak a statisztikákban a változók egymáshoz való viszonyának mérésére. Például két változó - középiskolai osztályzat és főiskolai GPA - használatával a megfigyelő a összefüggés, hogy az átlag feletti középiskolai végzettséggel rendelkező hallgatók általában az átlag feletti főiskolát érik el GPA. A korrelációk mérik a kapcsolat erősségét és azt is, hogy a változók közötti korreláció pozitív vagy negatív. Az elvégzett korreláció típusa attól függ, hogy a változók nem numerikus vagy intervallumadatok-e, például a hőmérséklet.
Pearson termék-pillanat korreláció
A Pearson Product Moment Correlation nevét Karl Pearson, a matematikai statisztikai tudományág alapítója kapta. Egyszerű lineáris korrelációnak számít, ami azt jelenti, hogy két változó kapcsolata attól függ, hogy állandóak-e. A Pearsont intervallumadatokkal használják egy korreláció erősségének mérésére, amelyet az egyenletben r betű képvisel. Ez az összefüggés azt is megmutatja, hogy a kapcsolat pozitív vagy negatív; +1 és -1 közötti értékekkel ábrázolva. Minél közelebb kerül r értéke -1,00 vagy +1,00, annál erősebb a korreláció. Minél közelebb kerül r értéke 0 számhoz, annál gyengébb a korreláció. Például, ha r értéke -.90 vagy .90, az erősebb kapcsolatot mutat, mint -.09 vagy .09.
Spearman rang korrelációja
A Spearman rangkorrelációját Charles Edward Spearman statisztikusról nevezték el. Spearman egyenlete egyszerűbb, és a statisztikákban gyakran használják Pearson helyett, bár kevésbé meggyőző. A társadalomtudósok a Spearman-féle adatokkal leírhatják a kvalitatív adatok, például az etnikai hovatartozás vagy a nem, valamint a kvantitatív adatok, például az elkövetett bűncselekmények közötti összefüggést. A korrelációt nullhipotézis segítségével számítják ki, amelyet később elfogadnak vagy elutasítanak. A nullhipotézis általában egy megválaszolandó kérdésből áll; például, hogy az elkövetett bűncselekmények száma azonos-e a férfiak és a nők esetében.
Kendall rang korreláció
A Maurice Kendall brit statisztikáról elnevezett Kendall Rank Correlation két véletlen változó halmaza közötti függőség erősségét méri. Kendall felhasználható további statisztikai elemzésekre, amikor a Spearman-korreláció elutasítja a nullhipotézist. Korrelációt ér el, amikor az egyik változó értéke csökken és a másik változó értéke növekszik; ezt az összefüggést diszkordáns pároknak nevezik. Korreláció akkor is előfordulhat, ha mindkét változó egyidejűleg növekszik, és ezt konkordáns párnak nevezik.