Perche' cercare la correlazione? [why a correlation study?]

  Per studiare se due set di misura hanno una relazione fra loro. Per scoprire relazioni impreviste fra misure diverse sulla stessa popolazione.

  Per studiare e poi confermare i risultati di un nuovo test-metodo-analisi-farmaco in confronto con uno gia' in uso e ben sperimentato. Anche in questo caso e' importante la scelta del campione.

  Per lo studio della ripetizione di una misura-strumento-analisi-campionamento-metodo. Dalla ripetizione si ottengono due distribuzioni di cui si puo' calcolare la correlazione. Attenzione alla matrice, alla sua conservazione, a tutti i parametri di controllo.

  Per sostituire una variabile difficile (da misurare, costosa, lenta, ecc.) con un'altra che fornisce valori con piu' facilita'. Se le due variabili sono fortemente correlate si puo' tentare la sostituzione. Attenzione a tener conto di tutti i parametri che possono influenzare le due misure

  Un caso tipico della statistica applicata alle scienze sociali in cui si pongono degli assunti e per mezzo di campionamenti piu' o meno rappresentativi si cercano correlazioni fra assunti e dati sperimentali. Si sente spesso parlare di correlazione fra la mortalita' infantile ed il reddito di un paese o fra le malattie coronariche ed alimentazione fra il numero di laureati ed il titolo di studio dei genitori.

  Un caso emblematico e' il cinturino di Médecins Sans Frontières, per misurare il grado di denutrizione (Mid Upper Arm Circumference Bracelet) dei bambini. Questa NGO studiando sul campo tutta una serie di parametri ha prodotto un cartoncino da arrotolare sul braccio di un bambino che fornisce un risultato incredibilmente ben correlato con la denutrizione di questi piccoli sfortunati.