UTILS.
Privati per natura
🔗

Calcolatore del coefficiente di correlazione

Calcola il coefficiente di correlazione di Pearson r tra due insiemi di dati, con r-quadro, covarianza e un'etichetta di intensità.

I tuoi file restano su questo dispositivo

I file vengono elaborati nel browser, mai caricati su un server. Il sito scarica il codice e le risorse necessarie. Senza account né tracciamento.

Usa Scarica per salvare questo strumento in un unico file HTML da usare offline.

Privacy →

Inserisci lo stesso numero di valori in ogni casella — uno per riga, o separati da virgole o spazi.

Informazioni su questo strumento

Il Calcolatore del coefficiente di correlazione misura quanto fortemente due variabili si muovono insieme usando la r di Pearson. Incolla i tuoi valori X nella prima casella e i corrispondenti valori Y nella seconda, un numero per riga (o separati da virgole, spazi o punti e virgola); il calcolo avviene localmente nel tuo browser e nulla viene inviato da nessuna parte.

Dopo aver trovato le medie x̄ e ȳ, calcola Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² e Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ). La r di Pearson = Sxy / √(Sxx·Syy) è sempre compresa tra −1 e +1; r² è il suo quadrato e la covarianza campionaria è Sxy / (n − 1). Un'etichetta descrive l'intensità da |r| (≥0.9 molto forte, ≥0.7 forte, ≥0.5 moderata, ≥0.3 debole, altrimenti trascurabile) insieme alla direzione.

Le due liste devono contenere lo stesso numero di valori e servono almeno due coppie. Se le lunghezze differiscono, lo strumento te lo comunica invece di indovinare quali valori accoppiare.

Domande frequenti

Cos'è la r di Pearson?
È la misura standardizzata dell'associazione lineare: r = Sxy / √(Sxx·Syy). Varia da −1 (negativa perfetta) passando per 0 (nessuna) fino a +1 (relazione lineare positiva perfetta).
Come si decide l'etichetta di intensità?
Dal valore assoluto di r: 0.9 e oltre è molto forte, 0.7–0.9 forte, 0.5–0.7 moderata, 0.3–0.5 debole e sotto 0.3 trascurabile. Il segno di r dà la direzione positiva o negativa.
Perché entrambe le liste devono avere la stessa lunghezza?
La correlazione confronta osservazioni appaiate, quindi ogni X deve avere esattamente una Y corrispondente. Se i conteggi differiscono, l'accoppiamento è ambiguo e lo strumento segnala una discrepanza di lunghezza invece di calcolare.
La correlazione implica causalità?
No. Un'alta r significa solo che le due variabili tendono a cambiare insieme; non prova che una causi l'altra. Un terzo fattore nascosto o una coincidenza possono produrre una forte correlazione.

Altri strumenti