Correlazione positiva vs. correlazione inversa: qual è la differenza?

Nel campo della statistica, la correlazione descrive la relazione tra due variabili. Le variabili sono correlate se il cambiamento in uno è seguito da un cambiamento nell'altro. La correlazione mostra se la relazione è positiva o negativa e quanto è forte la relazione. La correlazione positiva descrive la relazione tra due variabili che cambiano insieme, mentre una correlazione inversa descrive la relazione tra due variabili che cambiano in direzioni opposte. La correlazione inversa è talvolta nota come correlazione negativa, che descrive lo stesso tipo di relazione tra variabili.

Key Takeaways

• Esiste una correlazione positiva quando due variabili correlate si muovono nella stessa direzione.
• Esiste una correlazione inversa quando due variabili correlate si muovono nella direzione opposta.
• La correlazione non implica necessariamente la causalità poiché altri fattori possono influenzare la direzione.

Correlazione positiva

Quando due variabili correlate si muovono nella stessa direzione, la loro relazione è positiva. Questa correlazione è misurata dal coefficiente di correlazione (r). Quando r è maggiore di 0, è positivo. Quando r è +1.0, esiste una correlazione positiva perfetta. Esempi di correlazioni positive si verificano nella vita quotidiana della maggior parte delle persone. Più denaro speso per la pubblicità, più clienti acquistano dall'azienda. Poiché ciò è spesso difficile da misurare, il coefficiente di correlazione sarebbe probabilmente inferiore a +1, 0. Una correlazione più forte esisterebbe con più ore di lavoro di un dipendente, maggiore sarà lo stipendio di tale dipendente.

La correlazione è adatta quando si analizza la relazione tra dati significativi e quantificabili.

Correlazione inversa

Quando due variabili correlate si muovono in direzioni opposte, la loro relazione è negativa. Quando il coefficiente di correlazione (r) è inferiore a 0, è negativo. Quando r è -1, 0, esiste una correlazione negativa perfetta. Le correlazioni inverse descrivono due fattori che oscillano l'uno rispetto all'altro. Gli esempi includono un saldo bancario in calo rispetto all'aumento delle abitudini di spesa e una riduzione del chilometraggio del gas rispetto all'aumento della velocità media di guida. Un esempio di correlazione inversa nel mondo degli investimenti è la relazione tra azioni e obbligazioni. Man mano che i prezzi delle azioni aumentano, il mercato obbligazionario tende a diminuire, proprio come il mercato obbligazionario fa bene quando le scorte sottoperformano.

Considerazioni speciali

È importante capire che la correlazione non implica necessariamente la causalità. Le variabili A e B potrebbero aumentare e diminuire insieme oppure A potrebbe aumentare quando B cade. Tuttavia, non è sempre vero che l'aumento di un fattore influenza direttamente l'aumento o la caduta dell'altro. Entrambi possono essere causati da un terzo fattore sottostante, come i prezzi delle materie prime, o l'apparente relazione tra le variabili potrebbe essere una coincidenza.

Il numero di persone connesse a Internet, ad esempio, è aumentato dal suo inizio e il prezzo del petrolio ha generalmente avuto una tendenza al rialzo nello stesso periodo. Questa è una correlazione positiva, ma i due fattori quasi certamente non hanno una relazione significativa. Che sia la popolazione degli utenti di Internet sia il prezzo del petrolio siano aumentati è probabilmente una coincidenza.