{"id":620,"date":"2023-07-29T07:33:51","date_gmt":"2023-07-29T07:33:51","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/correlacoes-estatisticas\/"},"modified":"2023-07-29T07:33:51","modified_gmt":"2023-07-29T07:33:51","slug":"correlacoes-estatisticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/correlacoes-estatisticas\/","title":{"rendered":"Correla\u00e7\u00f5es no stata: pearson, spearman e kendall"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Nas estat\u00edsticas, <strong>a correla\u00e7\u00e3o<\/strong> refere-se \u00e0 for\u00e7a e \u00e0 dire\u00e7\u00e3o de uma rela\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis. O valor de um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o pode variar de -1 a 1, com -1 indicando um relacionamento negativo perfeito, 0 indicando nenhum relacionamento e 1 indicando um relacionamento positivo perfeito.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Existem tr\u00eas maneiras comuns de medir a correla\u00e7\u00e3o:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Correla\u00e7\u00e3o de Pearson:<\/strong> Usada para medir a correla\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis cont\u00ednuas. (por exemplo, altura e peso)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Correla\u00e7\u00e3o de Spearman:<\/strong> Utilizada para medir a correla\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis classificadas. (por exemplo, classifica\u00e7\u00e3o da pontua\u00e7\u00e3o no exame de matem\u00e1tica de um aluno versus a classifica\u00e7\u00e3o da pontua\u00e7\u00e3o no exame de ci\u00eancias em uma turma)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Correla\u00e7\u00e3o de Kendall:<\/strong> Usada quando voc\u00ea deseja usar a correla\u00e7\u00e3o de Spearman, mas o tamanho da amostra \u00e9 pequeno e h\u00e1 muitas classifica\u00e7\u00f5es relacionadas.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Este tutorial explica como encontrar os tr\u00eas tipos de correla\u00e7\u00f5es no Stata.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Carregando dados<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Para cada um dos exemplos a seguir, usaremos um conjunto de dados chamado <em>auto<\/em> . Voc\u00ea pode carregar este conjunto de dados digitando o seguinte na caixa Comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>use https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/auto<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos ter uma vis\u00e3o geral r\u00e1pida do conjunto de dados digitando o seguinte na caixa de comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>resumir<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5840 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/scatterstata1.png\" sizes=\"auto, \" srcset=\"\" alt=\"Resuma um comando de exemplo no Stata\" width=\"467\" height=\"330\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos ver que existem 12 vari\u00e1veis no total no conjunto de dados.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Como encontrar a correla\u00e7\u00e3o de Pearson no Stata<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos encontrar o <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/coeficiente-de-correlacao-de-pearson-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Pearson<\/a> entre as vari\u00e1veis <em>de peso<\/em> e <em>comprimento<\/em> usando o comando <strong>pwcorr<\/strong> :<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>comprimento do peso pwcorr<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5870 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrstata1.png\" alt=\"Correla\u00e7\u00e3o de Pearson no Stata\" width=\"275\" height=\"123\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Pearson entre estas duas vari\u00e1veis \u00e9 <strong>de 0,9460<\/strong> . Para determinar se este coeficiente de correla\u00e7\u00e3o \u00e9 significativo, podemos encontrar o valor de p usando o comando <strong>sig<\/strong> :<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>comprimento do peso pwcorr, sig<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5871 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrstata2.png\" alt=\"Significado da correla\u00e7\u00e3o de Pearson no Stata\" width=\"277\" height=\"180\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O valor p \u00e9 <strong>0,000<\/strong> . Como \u00e9 inferior a 0,05, a correla\u00e7\u00e3o entre estas duas vari\u00e1veis \u00e9 estatisticamente significativa.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Para encontrar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Pearson para m\u00faltiplas vari\u00e1veis, basta digitar uma lista de vari\u00e1veis ap\u00f3s o comando <strong>pwcorr<\/strong> :<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>deslocamento do comprimento do peso pwcorr, sig<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5872 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrstata3.png\" alt=\"Correla\u00e7\u00e3o de Pearson para m\u00faltiplas vari\u00e1veis no Stata\" width=\"334\" height=\"253\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Correla\u00e7\u00e3o de Pearson entre peso e comprimento = 0,9460 | valor p = 0,000<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Correla\u00e7\u00e3o de Pearson entre peso e deslocamento = 0,8949 | valor p = 0,000<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Correla\u00e7\u00e3o de Pearson entre deslocamento e comprimento = 0,8351 | valor p = 0,000<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Como encontrar a correla\u00e7\u00e3o de Spearman no Stata<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos encontrar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Spearman entre as vari\u00e1veis <em>trunk<\/em> e <i>rep78<\/i> utilizando o comando <strong>spearman<\/strong> :<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>tronco de lan\u00e7a rep78<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5873 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrstata4.png\" alt=\"Correla\u00e7\u00e3o de Spearman no Stata\" width=\"385\" height=\"152\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>N\u00famero de obs:<\/strong> Este \u00e9 o n\u00famero de observa\u00e7\u00f5es pareadas usadas para calcular o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Spearman. Como faltavam alguns valores para a vari\u00e1vel <em>rep78<\/em> , o Stata usou apenas 69 observa\u00e7\u00f5es por par (em vez das 74 completas).<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Rho de Spearman:<\/strong> Este \u00e9 o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Spearman. Neste caso \u00e9 -0,2235, o que indica que existe uma correla\u00e7\u00e3o negativa entre as duas vari\u00e1veis. \u00c0 medida que um aumenta, o outro tende a diminuir.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Problema &gt; |t| :<\/strong> Este \u00e9 o valor p associado ao teste de hip\u00f3tese. Neste caso, o valor p \u00e9 0,0649, o que indica que n\u00e3o h\u00e1 correla\u00e7\u00e3o estatisticamente significativa entre as duas vari\u00e1veis em \u03b1 = 0,05.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos encontrar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Spearman para m\u00faltiplas vari\u00e1veis simplesmente digitando mais vari\u00e1veis ap\u00f3s o comando <strong>spearman<\/strong> . Podemos encontrar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o e o valor p correspondente para cada correla\u00e7\u00e3o pareada usando o comando <strong>stats(rho p)<\/strong> :<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>tronco do lanceiro rep78 gear_ratio, estat\u00edsticas (rho p)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5874 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrstata5.png\" alt=\"Correla\u00e7\u00e3o de Spearman para m\u00faltiplas vari\u00e1veis no Stata\" width=\"345\" height=\"345\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Correla\u00e7\u00e3o de Spearman entre tronco e rep78 = -0,2235 | valor p = 0,0649<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Correla\u00e7\u00e3o de Spearman entre tronco e gear_ratio = -0,5187 | valor p = 0,0000<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Correla\u00e7\u00e3o de Spearman entre gear_ratio e rep78 = 0,4275 | valor p = 0,0002<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Como encontrar a correla\u00e7\u00e3o de Kendall no Stata<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos encontrar <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/kendalls-tau\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Kendall<\/a> entre as vari\u00e1veis <em>trunk<\/em> e <i>rep78<\/i> usando o comando <strong>ktau<\/strong> :<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>tronco ktau rep78<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5875 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrstata6.png\" alt=\"Correla\u00e7\u00e3o de Kendall no Stata\" width=\"405\" height=\"191\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>N\u00famero de obs:<\/strong> Este \u00e9 o n\u00famero de observa\u00e7\u00f5es pareadas usadas para calcular o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Kendall. Como faltavam alguns valores para a vari\u00e1vel <em>rep78<\/em> , o Stata usou apenas 69 observa\u00e7\u00f5es por par (em vez das 74 completas).<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tau-b de Kendall:<\/strong> Este \u00e9 o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Kendall entre as duas vari\u00e1veis. Geralmente usamos esse valor em vez de tau-a porque tau-b faz ajustes em caso de empate. Neste caso, tau-b = -0,1752, indicando correla\u00e7\u00e3o negativa entre as duas vari\u00e1veis.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Problema &gt; |z| :<\/strong> Este \u00e9 o valor p associado ao teste de hip\u00f3tese. Neste caso, o valor p \u00e9 0,0662, o que indica que n\u00e3o h\u00e1 correla\u00e7\u00e3o estatisticamente significativa entre as duas vari\u00e1veis em \u03b1 = 0,05.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos encontrar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Kendall para m\u00faltiplas vari\u00e1veis simplesmente digitando mais vari\u00e1veis ap\u00f3s o comando <strong>ktau<\/strong> . Podemos encontrar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o e o valor p correspondente para cada correla\u00e7\u00e3o pareada usando o comando <strong>stats(taub p)<\/strong> :<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>ktau tronco rep78 gear_ratio, estat\u00edsticas (taub p)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5876 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrstata7.png\" alt=\"Tau de Kendall para m\u00faltiplas vari\u00e1veis no Stata\" width=\"378\" height=\"387\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Correla\u00e7\u00e3o de Kendall entre tronco e rep78 = -0,1752 | valor p = 0,0662<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Correla\u00e7\u00e3o de Kendall entre tronco e gear_ratio = -0,3753 | valor p = 0,0000<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Correla\u00e7\u00e3o de Kendall entre gear_ratio e rep78 = 0,3206 | valor p = 0,0006<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nas estat\u00edsticas, a correla\u00e7\u00e3o refere-se \u00e0 for\u00e7a e \u00e0 dire\u00e7\u00e3o de uma rela\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis. O valor de um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o pode variar de -1 a 1, com -1 indicando um relacionamento negativo perfeito, 0 indicando nenhum relacionamento e 1 indicando um relacionamento positivo perfeito. 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