Diferite tipuri de corelații sunt utilizate în statistici pentru a măsura modul în care variabilele se raportează între ele. De exemplu, folosind două variabile - clasa de liceu și GPA de facultate - un observator poate desena un corelație că elevii cu un nivel de liceu peste medie obțin de obicei un colegiu peste medie GPA. Corelațiile măsoară, de asemenea, puterea relației și dacă corelația dintre variabile este pozitivă sau negativă. Tipul de corelație efectuat depinde dacă variabilele sunt date non-numerice sau de date, cum ar fi temperatura.
Corelarea momentului produsului Pearson
Corelația produsului Pearson a fost numită după Karl Pearson, fondatorul disciplinei de statistică matematică. Este considerată o simplă corelație liniară, ceea ce înseamnă că relația dintre două variabile depinde de faptul că ele sunt constante. Pearson este utilizat cu date de interval pentru a măsura puterea unei corelații, care este reprezentată de litera r în ecuație. Această corelație arată, de asemenea, dacă relația este pozitivă sau negativă; reprezentat prin numere evaluate între +1 și -1. Cu cât valoarea lui r se apropie de -1,00 sau +1,00, cu atât este mai puternică corelația. Cu cât valoarea lui r se apropie de numărul 0, cu atât este mai slabă corelația. De exemplu, dacă r este egal cu -.90 sau .90 ar indica o relație mai puternică decât -.09 sau .09.
Corelația rangului lui Spearman
Corelația Spearman's Rank a fost numită după statisticianul Charles Edward Spearman. Ecuația lui Spearman este mai simplă și adesea utilizată în statistici în locul lui Pearson, deși este mai puțin concludentă. Oamenii de știință sociali pot folosi, de asemenea, Spearman's pentru a descrie corelația dintre datele calitative, cum ar fi etnia sau sexul, și datele cantitative, cum ar fi numărul infracțiunilor comise. Corelația este calculată utilizând o ipoteză nulă care este ulterior acceptată sau respinsă. O ipoteză nulă constă în mod normal dintr-o întrebare la care trebuie răspuns; de exemplu, dacă numărul infracțiunilor comise este sau nu același pentru bărbați și femei.
Corelarea rangului Kendall
Corelația Kendall Rank, numită după statisticianul britanic Maurice Kendall, măsoară puterea dependenței dintre seturile a două variabile aleatorii. Kendall poate fi utilizat pentru analize statistice suplimentare atunci când o corelație a lui Spearman respinge ipoteza nulă. Obține o corelație atunci când valoarea unei variabile scade și valoarea celeilalte variabile crește; această corelație este denumită perechi discordante. O corelație poate apărea și atunci când ambele variabile cresc simultan, denumite perechi concordante.