Um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o sempre assume um valor entre -1 e 1 onde:<\/span><\/p>\n Uma pergunta que os alunos costumam fazer \u00e9: Quando devo usar a correla\u00e7\u00e3o?<\/strong><\/span><\/p>\n A resposta curta: use a correla\u00e7\u00e3o quando quiser quantificar a rela\u00e7\u00e3o linear entre duas vari\u00e1veis e nenhuma das vari\u00e1veis representa uma resposta ou vari\u00e1vel de “resultado”<\/strong> .<\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir ilustram quando voc\u00ea deve ou n\u00e3o usar a correla\u00e7\u00e3o na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que um professor queira compreender a rela\u00e7\u00e3o linear entre as notas dos testes de matem\u00e1tica e as notas dos testes de ci\u00eancias dos alunos de sua turma.<\/span><\/p>\n Por exemplo, os alunos que t\u00eam um bom desempenho no exame de matem\u00e1tica tamb\u00e9m se saem bem no exame de ci\u00eancias? Ou ser\u00e1 que os alunos com notas altas em matem\u00e1tica tendem a ter notas baixas em ci\u00eancias?<\/span><\/p>\n Nesse cen\u00e1rio, ele poderia calcular a correla\u00e7\u00e3o<\/strong> entre as notas dos exames de matem\u00e1tica e as notas dos exames de ci\u00eancias porque deseja apenas entender a rela\u00e7\u00e3o linear entre as duas vari\u00e1veis e nenhuma das vari\u00e1veis pode ser considerada uma vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n Suponha que ele calcule o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Pearson<\/a> e descubra que \u00e9 r = 0,78. Esta \u00e9 uma forte correla\u00e7\u00e3o positiva, o que significa que os alunos com bom desempenho em matem\u00e1tica tamb\u00e9m tendem a ter bom desempenho em ci\u00eancias.<\/span><\/p>\n Digamos que o departamento de marketing de uma empresa queira quantificar o impacto dos gastos com publicidade na receita total.<\/span><\/p>\n Por exemplo, para cada d\u00f3lar adicional gasto em publicidade, quanta receita adicional a empresa pode esperar obter?<\/span><\/p>\n Nesse cen\u00e1rio, o departamento deve utilizar um modelo de regress\u00e3o linear<\/strong> para quantificar a rela\u00e7\u00e3o entre os gastos com publicidade e a receita total, pois a vari\u00e1vel \u201creceita\u201d \u00e9 a vari\u00e1vel resposta.<\/span><\/p>\n Suponha que o departamento aplique um modelo de regress\u00e3o linear simples<\/a> e descubra que a seguinte equa\u00e7\u00e3o descreve melhor a rela\u00e7\u00e3o entre gastos com publicidade e receita total:<\/span><\/p>\n Receita total = 145,4 + 0,34*(despesas com publicidade)<\/span><\/p>\n Interpretar\u00edamos isso como significando que cada d\u00f3lar adicional gasto em publicidade resulta em um aumento m\u00e9dio de US$ 0,34 na receita total.<\/span><\/p>\n \u00c9 importante notar que a correla\u00e7\u00e3o s\u00f3 pode ser usada para quantificar a rela\u00e7\u00e3o linear<\/strong> entre duas vari\u00e1veis.<\/span><\/p>\n Contudo, em certas circunst\u00e2ncias, um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o n\u00e3o ser\u00e1 capaz de captar eficazmente uma rela\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis que partilham uma rela\u00e7\u00e3o n\u00e3o linear.<\/span><\/p>\n Por exemplo, suponha que criemos o seguinte gr\u00e1fico de dispers\u00e3o para visualizar a rela\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis:<\/span> <\/p>\n Se calcularmos o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o entre estas duas vari\u00e1veis, verifica-se que \u00e9 r = 0. Isto significa que n\u00e3o existe uma rela\u00e7\u00e3o linear entre as duas vari\u00e1veis.<\/span><\/p>\n No entanto, a partir do gr\u00e1fico podemos ver que as duas vari\u00e1veis t\u00eam de facto<\/em> uma rela\u00e7\u00e3o \u2013 \u00e9 simplesmente uma rela\u00e7\u00e3o quadr\u00e1tica em vez de uma rela\u00e7\u00e3o linear.<\/span><\/p>\n Portanto, ao calcular a correla\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis, lembre-se que tamb\u00e9m pode ser \u00fatil criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o para visualizar a rela\u00e7\u00e3o entre as vari\u00e1veis.<\/span><\/p>\n Mesmo que duas vari\u00e1veis n\u00e3o tenham uma rela\u00e7\u00e3o linear, \u00e9 poss\u00edvel que tenham uma rela\u00e7\u00e3o n\u00e3o linear que seria revelada num gr\u00e1fico de dispers\u00e3o.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam com mais detalhes como a correla\u00e7\u00e3o \u00e9 usada em diferentes circunst\u00e2ncias:<\/span><\/p>\n 6 exemplos reais de correla\u00e7\u00e3o<\/a> A correla\u00e7\u00e3o \u00e9 usada para medir a associa\u00e7\u00e3o linear entre duas vari\u00e1veis. Um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o sempre assume um valor entre -1 e 1 onde: -1 indica uma correla\u00e7\u00e3o linear perfeitamente negativa entre duas vari\u00e1veis 0 indica nenhuma correla\u00e7\u00e3o linear entre duas vari\u00e1veis 1 indica uma correla\u00e7\u00e3o linear perfeitamente positiva entre duas vari\u00e1veis Uma pergunta […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2024","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n\n
Exemplo 1: Quando usar correla\u00e7\u00e3o<\/strong><\/span><\/h3>\n
Exemplo 2: Quando n\u00e3o usar correla\u00e7\u00e3o<\/strong><\/span><\/h3>\n
Precau\u00e7\u00f5es para usar correla\u00e7\u00e3o<\/span><\/strong><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/utilisercor1.png\")
<\/p>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
O que \u00e9 considerado uma correla\u00e7\u00e3o \u201cforte\u201d?<\/a>
Correla\u00e7\u00e3o vs. associa\u00e7\u00e3o: qual \u00e9 a diferen\u00e7a?<\/a>
Correla\u00e7\u00e3o vs regress\u00e3o: qual a diferen\u00e7a?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"