<\/p>\n
Voc\u00ea pode encontrar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o<\/a> entre duas vari\u00e1veis calculando a raiz quadrada do valor R ao quadrado (R 2<\/sup> ) de um modelo de regress\u00e3o linear simples.<\/span><\/p>\n Coeficiente de correla\u00e7\u00e3o = \u221a R 2<\/sup> do modelo de regress\u00e3o linear simples<\/span><\/span><\/p>\n O sinal do coeficiente de inclina\u00e7\u00e3o no modelo de regress\u00e3o informa se o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o \u00e9 positivo ou negativo.<\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como encontrar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o a partir do valor R ao quadrado de um modelo de regress\u00e3o na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : O valor R ao quadrado de um modelo de regress\u00e3o tamb\u00e9m \u00e9 chamado de coeficiente de determina\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n Suponha que ajustamos um modelo de regress\u00e3o linear simples usando horas estudadas<\/strong> como vari\u00e1vel preditora e notas em exames<\/strong> como vari\u00e1vel resposta.<\/span><\/p>\n Suponha que recebamos a seguinte sa\u00edda do modelo:<\/span><\/p>\n Equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o ajustada<\/strong> : nota do exame = 65,55 + 2,78 (horas estudadas)<\/span><\/p>\n R-quadrado (R 2<\/sup> ) do modelo de regress\u00e3o<\/strong> : 0,7845<\/span><\/p>\n O valor R-quadrado do modelo nos diz qual porcentagem de varia\u00e7\u00e3o nas notas dos exames pode ser explicada pelas horas estudadas.<\/span><\/p>\n Neste exemplo, podemos perceber que as horas estudadas conseguem explicar 78,45% da varia\u00e7\u00e3o nas notas dos exames.<\/span><\/p>\n Para encontrar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o entre horas estudadas e resultados de exames, podemos tirar a raiz quadrada de R 2<\/sup> :<\/span><\/p>\n Coeficiente de correla\u00e7\u00e3o = \u221a R 2<\/sup><\/span> = \u221a 0,7845<\/span> = 0,8857<\/strong><\/span><\/p>\n Sendo o sinal positivo para as horas estudadas na equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o, esse coeficiente de correla\u00e7\u00e3o \u00e9 positivo.<\/span><\/p>\n Assim, o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o entre horas estudadas e nota no exame \u00e9 de 0,8857<\/strong> .<\/span><\/p>\n Suponha que ajustamos um modelo de regress\u00e3o linear simples usando a idade<\/strong> (em anos) como vari\u00e1vel preditora e o supino m\u00e1ximo<\/strong> (em libras) como vari\u00e1vel resposta.<\/span><\/p>\n Suponha que recebamos a seguinte sa\u00edda do modelo:<\/span><\/p>\n Equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o ajustada<\/strong> : supino m\u00e1ximo = 240,11 \u2013 1,24 (idade)<\/span><\/p>\n R ao quadrado (R 2<\/sup> ) do modelo de regress\u00e3o<\/strong> : 0,4773<\/span><\/p>\n O valor R-quadrado do modelo nos diz qual porcentagem de varia\u00e7\u00e3o no pico de libras no supino pode ser explicada pela idade.<\/span><\/p>\n Neste exemplo, podemos perceber que a idade \u00e9 capaz de explicar 47,73% da varia\u00e7\u00e3o da quantidade m\u00e1xima de supino reto.<\/span><\/p>\n Para encontrar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o entre a idade e o supino m\u00e1ximo, podemos tirar a raiz quadrada de R 2<\/sup> :<\/span><\/p>\n Coeficiente de correla\u00e7\u00e3o = \u221a R 2<\/sup><\/span> = \u221a 0,4773<\/span> = 0,6909<\/strong><\/span><\/p>\n Como o sinal da idade \u00e9 negativo na equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o, este coeficiente de correla\u00e7\u00e3o \u00e9 negativo.<\/span><\/p>\n Assim, o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o entre a idade e o supino m\u00e1ximo \u00e9 de -0,6909<\/strong> .<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir fornecem informa\u00e7\u00f5es adicionais sobre coeficientes de correla\u00e7\u00e3o:<\/span><\/p>\n O que \u00e9 considerado uma correla\u00e7\u00e3o \u201cforte\u201d?<\/a> Voc\u00ea pode encontrar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis calculando a raiz quadrada do valor R ao quadrado (R 2 ) de um modelo de regress\u00e3o linear simples. Coeficiente de correla\u00e7\u00e3o = \u221a R 2 do modelo de regress\u00e3o linear simples O sinal do coeficiente de inclina\u00e7\u00e3o no modelo de regress\u00e3o informa se o […]<\/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-4601","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Exemplo 1: Encontrando o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de R 2<\/sup> (quando a inclina\u00e7\u00e3o \u00e9 positiva)<\/strong><\/span><\/h2>\n
Exemplo 2: Encontrando o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de R 2<\/sup> (quando a inclina\u00e7\u00e3o \u00e9 negativa)<\/strong><\/span><\/h2>\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Quando voc\u00ea deve usar correla\u00e7\u00e3o?<\/a>
Como realizar um teste t de correla\u00e7\u00e3o<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"