Різні види кореляцій використовуються в статистиці для вимірювання способів співвідношення змінних між собою. Наприклад, використовуючи дві змінні - рейтинг класу середньої школи та середній бал коледжу - спостерігач може намалювати a співвідношення між тим, що студенти із середнім рівнем середньої школи, як правило, здобувають коледж вище середнього Середній бал. Кореляції також вимірюють силу взаємозв'язку та позитивну чи негативну кореляцію між змінними. Тип кореляції залежить від того, чи є змінні нечисловими чи інтервальними даними, наприклад, температурою.
Кореляція моменту продукту Пірсона
Кореляція моменту продукту Пірсона була названа на честь Карла Пірсона, засновника дисципліни математичної статистики. Це вважається простою лінійною кореляцією, що означає, що зв'язок між двома змінними залежить від їх постійності. Пірсон використовується з інтервальними даними для вимірювання сили кореляції, яка представлена буквою r у рівнянні. Ця кореляція також показує, позитивні чи негативні стосунки; представлені числами, що мають значення від +1 до -1. Чим ближче значення r доходить до -1,00 або +1,00, тим сильніша кореляція. Чим ближче значення r приходить до числа 0, тим слабша кореляція. Наприклад, якщо r дорівнює -90 або 0,90, це означало б сильніший зв'язок, ніж -,09 або 0,09.
Кореляція рангу Спірмена
Кореляція рангу Спірмена була названа на честь статистика Чарльза Едварда Спірмена. Рівняння Спірмена є простішим і часто використовується в статистиці замість Пірсона, хоча воно є менш доказовим. Соціологи також можуть використовувати дані Спірмена для опису співвідношення між якісними даними, такими як етнічна приналежність чи стать, та кількісними даними, такими як кількість скоєних злочинів. Кореляція обчислюється за допомогою нульової гіпотези, яка згодом приймається або відхиляється. Нульова гіпотеза зазвичай складається з питання, на яке потрібно відповісти; наприклад, однакова чи однакова кількість скоєних злочинів для чоловіків та жінок.
Кореляція рангу Кендалла
Кореляція рангу Кендалла, названа на честь британського статистика Моріса Кендалла, вимірює силу залежності між наборами двох випадкових величин. Кендалл може бути використаний для подальшого статистичного аналізу, коли Кореляція Спірмена відхиляє нульову гіпотезу. Він досягає кореляції, коли значення однієї змінної зменшується, а значення іншої змінної зростає; цю кореляцію називають невідповідними парами. Кореляція може також відбуватися, коли обидві змінні збільшуються одночасно, іменується конкордантною парою.