Un coefficiente di correlazione viene utilizzato nelle statistiche per descrivere un modello o una relazione tra due variabili. Una correlazione negativa descrive la misura in cui due variabili si muovono in direzioni opposte. Ad esempio, per due variabili, X e Y, un aumento di X è associato a una diminuzione di Y. Un coefficiente di correlazione negativo viene anche indicato come correlazione inversa. Le relazioni di correlazione sono graficamente in scatterplots.,
Correlazione negativa contro positiva
Una correlazione negativa dimostra una connessione tra due variabili allo stesso modo di un coefficiente di correlazione positivo e i punti di forza relativi sono gli stessi. In altre parole, un coefficiente di correlazione di 0,85 mostra la stessa forza di un coefficiente di correlazione di -0,85.
I coefficienti di correlazione sono sempre valori compresi tra -1 e 1, dove -1 mostra una correlazione negativa lineare perfetta e 1 mostra una correlazione positiva lineare perfetta., L’elenco seguente mostra quali diversi valori di coefficiente di correlazione indicano:
Esattamente -1. Una relazione lineare negativa perfetta (in pendenza verso il basso)
-0.70. Una forte relazione lineare negativa (in pendenza verso il basso)
-0.50. Una relazione moderata negativa (in discesa)
-0.30. Una debole relazione lineare negativa (in discesa)
0. Nessuna relazione lineare
+0.30. Una debole relazione lineare positiva (verso l’alto)
+0,50., Una relazione lineare moderata positiva (in pendenza verso l’alto)
+0,70. Una forte relazione lineare positiva (verso l’alto)
Esattamente +1. Una relazione lineare perfetta positiva (verso l’alto)
Un altro modo di pensare al valore numerico di un coefficiente di correlazione è in percentuale. Una mossa del 20% più alta per la variabile X equivarrebbe a una mossa del 20% più bassa per la variabile Y.
Coefficienti di correlazione estremi
Un coefficiente di correlazione pari a zero, o vicino a zero, non mostra alcuna relazione significativa tra le variabili., In realtà, questi numeri sono raramente visti, poiché le relazioni perfettamente lineari sono rare.
Un esempio di una forte correlazione negativa sarebbe -.97 per cui le variabili si muoverebbero in direzioni opposte in una mossa quasi identica. Quando i numeri si avvicinano a 1 o -1, i valori dimostrano la forza di una relazione; ad esempio, 0,92 o -0,97 mostrerebbero, rispettivamente, una forte correlazione positiva e negativa.,
Esempi di coefficienti di correlazione positivi e negativi
Ad esempio, all’aumentare della temperatura esterna, la quantità di nevicate diminuisce; ciò mostra una correlazione negativa e, per estensione, avrebbe un coefficiente di correlazione negativo.
Un coefficiente di correlazione positivo sarebbe la relazione tra la temperatura e le vendite di gelati; all’aumentare della temperatura, anche le vendite di gelati. Questa relazione avrebbe un coefficiente di correlazione positivo., Una relazione con un coefficiente di correlazione pari a zero, o molto vicino allo zero, potrebbe essere la temperatura e le vendite di fast food (supponendo che ci sia una correlazione zero a scopo illustrativo) perché la temperatura in genere non ha alcuna influenza sul fatto che le persone consumino fast food.
Bottom Line
Una correlazione negativa può indicare una relazione forte o una relazione debole. Molte persone pensano che una correlazione di -1 indica alcuna relazione. Ma è vero il contrario., La correlazione di -1 indica una relazione quasi perfetta lungo la linea retta, che è la relazione più forte possibile. Il segno meno indica semplicemente che la linea si inclina verso il basso, ed è la relazione negativa.