Correlazione è un termine che si riferisce alla forza di una relazione tra due variabili in cui una correlazione forte, o alta, significa che due o più variabili hanno una forte relazione l'una con l'altra, mentre una correlazione debole o bassa significa che le variabili sono difficilmente relazionato. L'analisi di correlazione è il processo di studio della forza di tale relazione con i dati statistici disponibili.
I sociologi possono usare software statistico come SPSS per determinare se è presente una relazione tra due variabili e quanto è forte potrebbe essere, e il processo statistico produrrà un coefficiente di correlazione che ti dice questo informazione.
Il tipo più usato di coefficiente di correlazione è il Pearson r. Questa analisi presuppone che le due variabili da analizzare siano misurate almeno scale di intervallo, nel senso che sono misurati su un intervallo di valore crescente. Il coefficiente viene calcolato prendendo la covarianza delle due variabili e dividendola per il prodotto delle loro deviazioni standard.
Comprensione della forza dell'analisi di correlazione
I coefficienti di correlazione possono variare da -1,00 a +1,00 dove un valore di -1,00 rappresenta una correlazione negativa perfetta, il che significa che come valore di uno la variabile aumenta, l'altra diminuisce mentre un valore di +1,00 rappresenta una relazione positiva perfetta, il che significa che quando una variabile aumenta di valore, anche l'altro.
Valori come questi segnalano una relazione perfettamente lineare tra le due variabili, in modo che se si tracciano i risultati su un grafico, farebbe un linea retta, ma un valore di 0,00 significa che non vi è alcuna relazione tra le variabili da testare e sarebbe rappresentata graficamente come linee separate interamente.
Prendiamo ad esempio il caso del rapporto tra istruzione e reddito, che è dimostrato nell'immagine di accompagnamento. Ciò dimostra che più istruzione si ha, più soldi guadagneranno nel loro lavoro. Detto in altro modo, questi dati lo dimostrano istruzione e reddito sono correlati e che esiste una forte correlazione positiva tra i due, man mano che l'educazione aumenta anche il reddito e lo stesso tipo di relazione di correlazione tra istruzione e ricchezza si trovano bene.
L'utilità delle analisi statistiche di correlazione
Analisi statistiche come queste sono utili perché possono mostrarci come potrebbero essere collegate diverse tendenze o modelli all'interno della società, come la disoccupazione e il crimine, ad esempio; e possono fare luce su come le esperienze e le caratteristiche sociali modellano ciò che accade nella vita di una persona. L'analisi di correlazione ci consente di dire con sicurezza che esiste una relazione tra due diversi modelli o variabili, che ci consente di prevedere la probabilità di un risultato tra la popolazione studiato.
Un recente studio sul matrimonio e sull'istruzione ha trovato una forte correlazione negativa tra il livello di istruzione e il tasso di divorzi. I dati del National Survey of Family Growth mostrano che all'aumentare del livello di istruzione tra le donne, il tasso di divorzi per i primi matrimoni diminuisce.
È importante tenere presente, tuttavia, che la correlazione non è la stessa della causalità, quindi mentre esiste una forte correlazione tra tasso di istruzione e divorzio, ciò non significa necessariamente che la diminuzione del divorzio tra le donne sia causata dalla quantità di istruzione ricevuto.