Calcolatore del coefficiente di correlazione
Inserisci due elenchi di numeri della stessa lunghezza per calcolare il coefficiente di correlazione di Pearson tra di essi.
Forte positiva correlazione
Formula
How this is calculated
Fornisci due liste di uguale lunghezza, X e Y, in cui ogni Xᵢ è abbinato all'Yᵢ nella stessa posizione (l'ordine è importante, poiché il calcolatore confronta solo i valori in posizioni corrispondenti). Dapprima trova la media di ciascuna lista, x̄ e ȳ, poi per ogni coppia misura gli scarti dx = xᵢ − x̄ e dy = yᵢ − ȳ.
Il numeratore somma i prodotti dx·dy (il termine di covarianza): è positivo quando X e Y tendono a stare insieme al di sopra o al di sotto delle loro medie, e negativo quando uno è alto mentre l'altro è basso. Il denominatore, √(Σdx² × Σdy²), riscala quella somma in base alla dispersione di ciascuna lista, così r è adimensionale e ricade sempre tra −1 e +1 indipendentemente dalle unità originali. r² è semplicemente r al quadrato — la quota di varianza condivisa linearmente — e la pendenza di regressione è Σdx·dy ÷ Σdx².
L'r di Pearson rileva solo schemi lineari, presuppone che le coppie siano indipendenti ed è sensibile ai valori anomali. Richiede almeno due coppie e non è più valido (indefinito) se una delle due liste ha varianza nulla. Una correlazione non dimostra mai che una variabile sia causa dell'altra.
Informazioni su questo calcolatore
Il coefficiente di correlazione di Pearson, r, misura quanto fortemente due variabili si muovono insieme in una relazione lineare. Varia da −1 a +1: un valore vicino a +1 indica una forte relazione positiva (quando una variabile aumenta, aumenta anche l'altra), un valore vicino a −1 indica una forte relazione negativa, e un valore vicino a 0 indica una relazione lineare scarsa o nulla.
Fornisci due liste di uguale lunghezza, in cui ogni X è abbinato alla Y nella stessa posizione. Il calcolatore riporta anche r², il coefficiente di determinazione, che è la proporzione di varianza di una variabile spiegata dall'altra, insieme alla pendenza della retta di regressione di miglior adattamento. Ricorda che la correlazione non implica causalità, e che l'r di Pearson cattura solo le relazioni lineari: due variabili possono essere fortemente legate secondo un andamento curvo pur avendo un r vicino a zero.
Domande frequenti
Misura l'intensità e la direzione della relazione lineare tra due variabili. Valori vicini a +1 o −1 indicano relazioni forti, mentre valori vicini a 0 indicano una relazione lineare debole o assente.
No. La correlazione non implica causalità. Due variabili possono essere fortemente correlate per coincidenza o a causa di un terzo fattore sottostante, non perché una causa l'altra.
R quadrato è il quadrato del coefficiente di correlazione. Rappresenta la frazione della variazione di una variabile che può essere spiegata da una relazione lineare con l'altra. Un r di 0,8 dà un r² di 0,64, ovvero il 64%.
Conosciuto anche come
TG we-Calculate Editorial Team. (2026). Calcolatore del coefficiente di correlazione [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/it/calculator/correlation-coefficient-calculator
TG we-Calculate Editorial Team. "Calcolatore del coefficiente di correlazione." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/it/calculator/correlation-coefficient-calculator.
TG we-Calculate Editorial Team, "Calcolatore del coefficiente di correlazione," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/it/calculator/correlation-coefficient-calculator
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