Come leggere correlazione di Pearson?
Domanda di: Sig. Lazzaro Romano | Ultimo aggiornamento: 29 marzo 2026Valutazione: 4.5/5 (55 voti)
Il coefficiente di correlazione di Pearson ( 𝑟 𝑟 o 𝜌 𝜌 ) misura la forza e la direzione di una relazione lineare tra due variabili, variando da -1 a +1. Un valore di ± 1 ± 1 indica una correlazione perfetta, 0 0 nessuna correlazione, valori > 0.70 > 0 . 7 0 indicano una relazione forte, mentre valori intermedi (0.20-0.70) una correlazione moderata.
Come interpretare la correlazione di Pearson?
Il coefficiente di correlazione di Pearson (r) misura la forza e la direzione della relazione lineare tra due variabili, con valori tra -1 e +1: +1 indica perfetta correlazione positiva (entrambe le variabili crescono insieme), -1 indica perfetta correlazione negativa (una cresce, l'altra diminuisce), e 0 indica assenza di correlazione lineare (nessun legame lineare). Più il valore si avvicina a ±1, più forte è la relazione; più si avvicina a 0, più debole è.
Come leggere la correlazione?
Il coefficiente di correlazione r può assumere valori compresi fra -1 e 1. I valori positivi indicano l'esistenza di una correlazione lineare positiva; i valori negativi indicano una correlazione negativa; il valore 0 indica assenza di correlazione.
Cos'è l'indice di correlazione di Pearson?
In statistica, l'indice di correlazione di Pearson (anche detto coefficiente di correlazione lineare, coefficiente di correlazione di Pearson o coefficiente di correlazione di Bravais-Pearson) tra due variabili statistiche è un indice che esprime un'eventuale relazione di linearità tra esse.
Cosa indica il valore del coefficiente di correlazione?
Il coefficiente di correlazione aiuta a comprendere il legame tra due variabili. Un valore positivo indica che, all'aumentare di una, anche l'altra cresce. Un valore negativo implica che una variabile aumenta mentre l'altra diminuisce. Più il valore si avvicina a ±1, più forte è la relazione.