4 exemplos de falta de correlação entre variáveis

Nas estatísticas, a correlação é uma medida da relação linear entre duas variáveis.

O valor de um coeficiente de correlação está sempre entre -1 e 1 onde:

• -1 indica uma correlação linear perfeitamente negativa entre duas variáveis
• 0 indica nenhuma correlação linear entre duas variáveis
• 1 indica uma correlação linear perfeitamente positiva entre duas variáveis

Se duas variáveis têm correlação zero, isso indica que elas não estão relacionadas de forma alguma. Em outras palavras, saber o valor de uma variável não nos dá ideia de qual possa ser o valor da outra variável.

Se criarmos um gráfico de dispersão de duas variáveis que possuem correlação zero, não haverá um padrão claro no gráfico:

Exemplos de nenhuma correlação

Os exemplos a seguir ilustram cenários em que duas variáveis não têm correlação.

Exemplo 1: Consumo de Café versus Inteligência

A quantidade de café consumida pelos indivíduos e seu nível de QI têm correlação zero. Em outras palavras, saber quanto café um indivíduo bebe não nos dá uma ideia do seu nível de QI.

Se criássemos um gráfico de dispersão do consumo diário de café versus nível de QI, ficaria assim:

Exemplo 2: Altura e pontuações de teste

A altura dos alunos e suas notas médias nos testes têm uma correlação zero. Ou seja, conhecer a altura de um indivíduo não nos dá ideia de sua nota média no exame.

Se criássemos um gráfico de dispersão representando a altura versus a pontuação média do exame, ficaria assim:

Exemplo 3: tamanho do sapato e filmes assistidos

O tamanho do sapato dos indivíduos e o número de filmes que assistem por ano têm correlação zero. Ou seja, saber o tamanho do calçado de um indivíduo não nos dá ideia de quantos filmes ele assiste por ano.

Se criássemos um gráfico de dispersão do tamanho do sapato versus o número de filmes assistidos, ficaria assim:

Exemplo 4: peso e renda

O peso dos indivíduos e o seu rendimento anual têm correlação zero. Ou seja, saber o peso de uma pessoa não nos dá ideia de qual possa ser o seu rendimento anual.

Se criássemos um gráfico de dispersão de peso/renda, ficaria assim:

Recursos adicionais

Uma introdução ao coeficiente de correlação de Pearson
Correlação vs. associação: qual é a diferença?
Correlação vs regressão: qual a diferença?