Diferentes tipos de correlações são usados em estatísticas para medir as maneiras como as variáveis se relacionam entre si. Por exemplo, usando duas variáveis - classificação da classe do ensino médio e GPA da faculdade - um observador pode desenhar um correlação de que os alunos com uma classificação acima da média no ensino médio normalmente alcançam um nível superior GPA. As correlações também medem a força da relação e se a correlação entre as variáveis é positiva ou negativa. O tipo de correlação executada depende se as variáveis são não numéricas ou dados de intervalo, como temperatura.
Correlação de momento do produto Pearson
A correlação de momento do produto Pearson foi nomeada em homenagem a Karl Pearson, fundador da disciplina de estatística matemática. É considerada uma correlação linear simples, o que significa que a relação entre duas variáveis depende de serem constantes. Pearson é usado com dados de intervalo para medir a força de uma correlação, que é representada pela letra r na equação. Essa correlação também mostra se a relação é positiva ou negativa; representado por números com valores entre +1 e -1. Quanto mais próximo o valor de r chegar de -1,00 ou +1,00, mais forte será a correlação. Quanto mais próximo o valor de r chega do número 0, mais fraca é a correlação. Por exemplo, se r fosse igual a -0,90 ou 0,90, isso indicaria uma relação mais forte do que -,09 ou 0,09.
Correlação de classificação de Spearman
A Correlação de Classificação de Spearman foi nomeada em homenagem ao estatístico Charles Edward Spearman. A equação de Spearman é mais simples e frequentemente usada em estatísticas no lugar de Pearson, embora seja menos conclusiva. Os cientistas sociais também podem usar o Spearman para descrever a correlação entre dados qualitativos, como etnia ou gênero, e dados quantitativos, como o número de crimes cometidos. A correlação é calculada usando uma hipótese nula que é subsequentemente aceita ou rejeitada. Uma hipótese nula normalmente consiste em uma pergunta a ser respondida; por exemplo, se o número de crimes cometidos é o mesmo para homens e mulheres.
Correlação de classificação de Kendall
A Correlação de Classificação de Kendall, em homenagem ao estatístico britânico Maurice Kendall, mede a força de dependência entre os conjuntos de duas variáveis aleatórias. Kendall pode ser usado para análises estatísticas adicionais quando uma correlação de Spearman rejeita a hipótese nula. Ele atinge uma correlação quando o valor de uma variável diminui e o valor da outra variável aumenta; esta correlação é conhecida como pares discordantes. Uma correlação também pode ocorrer quando ambas as variáveis aumentam simultaneamente, referido como um par concordante.
