Diversi tipi di correlazioni vengono utilizzati nelle statistiche per misurare i modi in cui le variabili si relazionano tra loro. Ad esempio, utilizzando due variabili - grado di classe delle scuole superiori e GPA del college - un osservatore può disegnare a correlazione che gli studenti con un grado di scuola superiore superiore alla media raggiungono in genere un college superiore alla media GPA. Le correlazioni misurano anche la forza della relazione e se la correlazione tra le variabili è positiva o negativa. Il tipo di correlazione eseguita dipende dal fatto che le variabili siano dati non numerici o di intervallo, come la temperatura.
Correlazione del momento del prodotto Pearson
La Pearson Product Moment Correlation prende il nome da Karl Pearson, fondatore della disciplina della statistica matematica. È considerata una semplice correlazione lineare, il che significa che la relazione tra due variabili dipende dal fatto che siano costanti. Pearson viene utilizzato con i dati dell'intervallo per misurare la forza di una correlazione, che è rappresentata dalla lettera r nell'equazione. Questa correlazione mostra anche se la relazione è positiva o negativa; rappresentato da numeri valutati tra +1 e -1. Più il valore di r si avvicina a -1,00 o +1,00, più forte è la correlazione. Più il valore di r si avvicina al numero 0, più debole è la correlazione. Ad esempio, se r fosse uguale a -.90 o .90, indicherebbe una relazione più forte di -.09 o .09.
Correlazione del rango di Spearman
La correlazione di rango di Spearman prende il nome dallo statistico Charles Edward Spearman. L'equazione di Spearman è più semplice e spesso utilizzata nelle statistiche al posto di Pearson, sebbene sia meno conclusiva. Gli scienziati sociali possono anche usare quello di Spearman per descrivere la correlazione tra dati qualitativi, come etnia o genere, e dati quantitativi, come il numero di crimini commessi. La correlazione viene calcolata utilizzando un'ipotesi nulla che viene successivamente accettata o rifiutata. Un'ipotesi nulla normalmente consiste in una domanda a cui rispondere; per esempio, se il numero dei crimini commessi è lo stesso per maschi e femmine.
Correlazione del rango di Kendall
La Kendall Rank Correlation, dal nome dello statistico britannico Maurice Kendall, misura la forza della dipendenza tra gli insiemi di due variabili casuali. Kendall può essere utilizzato per ulteriori analisi statistiche quando la correlazione di Spearman rifiuta l'ipotesi nulla. Raggiunge una correlazione quando il valore di una variabile diminuisce e il valore dell'altra variabile aumenta; questa correlazione è indicata come coppie discordanti. Una correlazione può verificarsi anche quando entrambe le variabili aumentano contemporaneamente, denominata coppia concordante.