Può essere utilizzato il coefficiente di correlazione per misurare la dipendenza?

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Può essere utilizzato il coefficiente di correlazione per misurare la dipendenza?
Anonim
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Il coefficiente di correlazione può essere utilizzato per misurare la dipendenza lineare tra due variabili casuali. Il coefficiente di correlazione più comune, generato dalla correlazione prodotto-momento di Pearson, può essere utilizzato per misurare la relazione lineare tra due variabili. Tuttavia, in un rapporto non lineare, questo coefficiente di correlazione non può essere sempre una misura adeguata di dipendenza.

Le differenze tra correlazione e dipendenza possono essere illustrate dai concetti di correlazione e causazione. Il coefficiente di correlazione non indica la presenza di una relazione causale tra due variabili. Ad esempio, non esiste alcuna relazione causale tra la felicità e la forza fisica. Mentre un'analisi dei dati può indicare una correlazione positiva tra le due variabili, non significa che la felicità provoca un aumento della forza fisica o la sua conversazione - che un aumento della forza fisica provoca felicità - sono vere. Di conseguenza, la dipendenza di una variabile dall'altra non può essere accertata direttamente dal coefficiente di correlazione a causa dell'azione di variabili casuali estranee che influenzano la dipendenza statistica. Ad esempio, la correlazione tra il numero di marinai su una nave e la sua velocità media non indica la causa causata dalla presenza di molti altri fattori, come le condizioni meteorologiche, le regolazioni dell'acceleratore e il suo carico utile. L'industria finanziaria utilizza anche i principi di causalità e correlazione in relazione al rapporto tra utili per azione (EPS) e altre metriche finanziarie.

Esistono diversi tipi di coefficienti di correlazione utilizzati per determinare la relazione tra tipi di dati variabili, tra cui la correlazione di rango-ordine Spearman, correlazione bisera e correlazione Phi. Il coefficiente di correlazione di Pearson è indicato dalla lettera "r" e può essere usato per interpretare la forza o la debolezza di una relazione tra due variabili tra i valori +1 e -1. Quando quadrato, il valore risultante è conosciuto come il coefficiente di determinazione che esprime la variazione di tale relazione.