Tutto viene eseguito localmente. I tuoi numeri vengono elaborati nel browser, i calcoli avvengono sulla pagina e niente viene caricato o memorizzato. Inserisci tutte le coppie che vuoi; lo strumento si aggiorna mentre digiti e funziona offline una volta caricato.
Calcolatore di coefficiente di correlazione gratis
Funziona interamente nel browser: nessun caricamento, nessuna registrazione.
Valori di X / Valori di Y
Incolla numeri separati da virgole, spazi o a capo. X e Y devono avere lo stesso numero di valori.
Correlazione di Pearson (r)-Inserisci valori X e Y accoppiati per vedere la correlazione
R al quadrato (r²)--
-Coppie di dati
-Rango di Spearman (ρ)
-Covarianza
-Media di X
-Media di Y
-Dev. std. di X
-Dev. std. di Y
Retta di regressione-
Cos'è il coefficiente di correlazione?
Il coefficiente di correlazione misura quanto due variabili si muovono insieme, su una scala da -1 a +1. Questo calcolatore gratuito calcola il r di Pearson dai tuoi valori X e Y accoppiati, insieme a r al quadrato, la correlazione di rango di Spearman, la covarianza, le medie e le deviazioni standard, e la retta di regressione ai minimi quadrati - tutto nel tuo browser.
Come si usa
- 1Inserisci i valori di X. Incolla o digita la prima variabile nella casella X - numeri separati da virgole, spazi o a capo.
- 2Inserisci i valori di Y. Aggiungi i corrispondenti valori di Y nella seconda casella. X e Y devono avere lo stesso numero di punti, accoppiati in ordine.
- 3Leggi il risultato. Il r di Pearson appare con una descrizione in linguaggio chiaro dell'intensità e della direzione, insieme a r al quadrato, il rho di Spearman, la covarianza, le medie, le deviazioni standard e l'equazione di regressione. Usa «Copia risultati» per copiarli tutti.
A chi serve
- Studenti e ricercatori che devono calcolare il r di Pearson per un rapporto di laboratorio, una tesi o esercizi di statistica senza aprire SPSS o R.
- Analisti e professionisti del marketing che verificano se due metriche (spesa e ricavi, prezzo e domanda) si muovono davvero insieme prima di costruire un modello.
- Data scientist che verificano rapidamente una correlazione e il suo r al quadrato, per poi ricorrere a Spearman quando la relazione sembra non lineare.
- Insegnanti che illustrano correlazioni positive, negative e prossime allo zero con dati reali che gli studenti possono modificare e ricalcolare.
- Utenti di fogli di calcolo che vogliono lo stesso risultato delle funzioni CORRELAZIONE e PEARSON di Excel ma con le statistiche aggiuntive visualizzate affiancate.
Domande frequenti
Il calcolatore di coefficiente di correlazione è gratuito?
Sì - 100% gratis, senza registrazione e senza limiti al numero di dati che inserisci. L'intero calcolo viene eseguito nel tuo browser e i tuoi dati non vengono mai caricati.
Come si calcola il coefficiente di correlazione di Pearson?
Il r di Pearson = (n·Σxy - Σx·Σy) / √[(n·Σx² - (Σx)²)(n·Σy² - (Σy)²)], dove n è il numero di coppie. È uguale alla covarianza di X e Y divisa per il prodotto delle loro deviazioni standard, e dà un valore compreso tra -1 e +1.
Cosa indica il coefficiente di correlazione?
Il suo segno mostra la direzione: positivo significa che le variabili crescono insieme, negativo che una diminuisce mentre l'altra aumenta. La sua ampiezza indica la forza: valori vicini a ±1 corrispondono a una relazione lineare stretta, valori vicini a 0 indicano poca o nessuna relazione lineare. Come riferimento approssimativo, |r| inferiore a 0,2 è molto debole, 0,2-0,4 debole, 0,4-0,6 moderato, 0,6-0,8 forte e superiore a 0,8 molto forte.
Cos'è r al quadrato?
R al quadrato (r²) è il r di Pearson moltiplicato per se stesso. È la proporzione della varianza di una variabile spiegata dall'altra, da 0 a 1. Un r di 0,8 dà r² = 0,64, il che significa che circa il 64% della variazione è condivisa.
Qual è la differenza tra correlazione di Pearson e di Spearman?
Pearson misura una relazione lineare tra i valori grezzi. Spearman applica la stessa formula ai ranghi dei valori, così misura se la relazione è monotona (costantemente crescente o decrescente) anche se è curvilinea, ed è molto meno sensibile ai valori anomali. Questo strumento mostra entrambe.
Quanti dati mi servono?
Hai bisogno di almeno due coppie di valori per calcolare un coefficiente, ma due punti danno sempre r = ±1, il che è privo di significato. Per un risultato affidabile usa più dati - molti libri di testo suggeriscono 30 o più, e verifica sempre l'andamento piuttosto che fare affidamento solo su r.
Perché il mio coefficiente di correlazione non è definito?
Se tutti i valori di X (o tutti i valori di Y) sono identici, quella variabile ha varianza zero e la formula divide per zero, quindi r non può essere definito. Inserisci dati che varino effettivamente in entrambe le colonne.
Il risultato corrisponde alla funzione CORRELAZIONE di Excel?
Sì. Il valore di Pearson qui è identico alle funzioni CORRELAZIONE e PEARSON di Excel, e le deviazioni standard corrispondono a DEV.ST (la formula campionaria che divide per n-1).