Суть корреляции в целом в том, чтобы показать меру зависимости переменных, то есть насколько сильно одна переменная зависима от другой. Задача маркетолога высчитать коэффициент корреляции, например, в пределе от + 1 до – 1, и если результаты показывают, что коэффициент равен -1, то это значит, что две переменные (а значит, скрытые за ними маркетинговые ситуации) находятся полностью в отрицательной взаимосвязи (то есть, например, чем выше уровень безработицы, тем ниже покупательская способность). Суть в том, чтобы просчитать влияние тех переменных (ситуаций), которые на первый взгляд не имеют никакой связи друг между другом. Только в том случае если коэффициент корреляции равен нулю, то из этого можно сделать вывод, что между двумя этими ситуациями нет никакой взаимосвязи, и обе они никак не влияют друг на друга. Среди наиболее популярных коэффициентов корреляции выделяют, как правило:
- Коэффициент корреляции Пирсона (цель которого показать наличие линейной зависимости между двумя величинами).
- Коэффициент корреляции Спирмена (ещё называют коэффициентом ранговой корреляции. Его задача в том, чтобы ранжировать те или иные переменные, то есть для того, чтобы показать силу связи между ними используются ранги, а не численные значения).
- Коэффициент корреляции Крамера (зависимость просматривается через таблицы сопряжённости. Этот коэффициент даёт возможность проверить гипотезу о наличии статистической значимости)
- Коэффициент корреляции Фи (используют для измерения тесноты связи при анализе таблицы с двумя рядами и двумя колонками, коэффициент высчитывается от в интервале от -1 до +1).
