Costruzione di una matrice di correlazione con i valori p in Python

Creazione di una matrice di correlazione in Python con i valori p

Producendo un output di correlazione oltre i valori predefiniti in Python

Panoramica

Se sei un fan della matrice di correlazione, come lo sono io, questo articolo è per te. Questo articolo è particolarmente rivolto a coloro che utilizzano Python per generare, visualizzare e analizzare matrici di correlazione. Inoltre, questo articolo è per coloro che, come me, forse provengono da altri strumenti di analisi statistica e che sono stati viziati da output più estesi e informativi rispetto a quelli tipicamente trovati in Python.

Di seguito trovi come immagino di apparire quando sono arrabbiato e frustrato perché gli strumenti predefiniti in Python non mi trattano così bene come alcuni degli altri strumenti di analisi statistica che ho imparato all’inizio della mia carriera!

Ad esempio, ho già scritto in precedenza sull’output mancante a cui gli utenti di Stata sono abituati durante la fusione di file di dati. Se hai trovato questo articolo e non sei sicuro al 100% di cosa sia esattamente una matrice di correlazione, ti dirò cosa è.

Matrici di Correlazione nella Pratica

Una matrice di correlazione è una tabella che mostra i coefficienti di correlazione tra le variabili. Ogni cella nella tabella mostra la correlazione tra due variabili, mentre la diagonale rappresenta la correlazione di una variabile con se stessa, che è sempre 1. I valori nella matrice variano tra -1 e 1. Una correlazione di 1 indica una perfetta relazione positiva, una correlazione di -1 indica una perfetta relazione negativa e una correlazione di 0 indica nessuna relazione tra le due variabili. Le matrici di correlazione sono ampiamente utilizzate nelle analisi statistiche per valutare le relazioni lineari tra le variabili e per determinare le variabili che sono più fortemente correlate tra loro.

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Ecco come appare spesso una matrice di correlazione.

Interpretazione delle Matrici di Correlazione

A scopo di discussione, ho evidenziato la quarta riga nella tabella precedente, con un riquadro rosso. All’interno di questo riquadro rosso, i risultati mostrano la relazione tra l’età e tre misure di risultato, tra cui…