Como calcular a correlação ponto-bisserial em r

A correlação ponto-bisserial é usada para medir a relação entre uma variável binária, x, e uma variável contínua, y.

Semelhante ao coeficiente de correlação de Pearson , o coeficiente de correlação ponto-bisserial assume um valor entre -1 e 1 onde:

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

Este tutorial explica como calcular a correlação ponto-bisserial entre duas variáveis em R.

Exemplo: correlação ponto-bisserial em R

Suponha que temos uma variável binária, x, e uma variável contínua, y:

 x <- c(0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0)

y <- c(12, 14, 17, 17, 11, 22, 23, 11, 19, 8, 12)

Podemos usar a função R integrada cor.test() para calcular a correlação ponto-bisserial entre as duas variáveis:

 #calculate point-biserial correlation
cor.test(x, y)

	Pearson's product-moment correlation

data: x and y
t = 0.67064, df = 9, p-value = 0.5193

alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0

95 percent confidence interval:
 -0.4391885 0.7233704

sample estimates:
      horn 
0.2181635 

Pelo resultado podemos observar o seguinte:

• O coeficiente de correlação ponto-bisserial é 0,218
• O valor p correspondente é 0,5193

Como o coeficiente de correlação é positivo, isso indica que quando a variável x assume o valor “1”, a variável y tende a assumir valores mais elevados do que quando a variável x assume o valor “0”.

No entanto, como o valor p desta correlação não é inferior a 0,05, esta correlação não é estatisticamente significativa.

Observe que o resultado também fornece um intervalo de confiança de 95% para o verdadeiro coeficiente de correlação, que é:

IC 95% = (-0,439, 0,723)

Uma vez que este intervalo de confiança contém zero, isto fornece mais evidências de que o coeficiente de correlação não é estatisticamente significativo.

Nota : Você pode encontrar a documentação completa da função cor.test() aqui .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como calcular outros coeficientes de correlação em R:

Como calcular a correlação parcial em R
Como calcular a correlação deslizante em R
Como calcular a correlação de classificação de Spearman em R
Como calcular a correlação policórica em R