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O que é uma correlação linear?
O coeficiente de correlação de Pearson (r), também chamado de correlação linear ou r de Pearson, é um grau de relação entre duas variáveis quantitativas e exprime o grau de correlação através de valores situados entre -1 e 1. Isso é o que é chamado de correlação negativa ou inversa.
Qual coeficiente de correlação usar?
Este coeficiente, normalmente representado pela letra “r” assume apenas valores entre -1 e 1. r= 1 Significa uma correlação perfeita positiva entre as duas variáveis. r= -1 Significa uma correlação negativa perfeita entre as duas variáveis – Isto é, se uma aumenta, a outra sempre diminui.
Qual a correlação entre duas variáveis que não estão correlacionadas?
Uma alta correlação para duas variáveis que de fato não estão correlacionadas é chamada de correlação espúria.
Qual a causa da correlação?
–Erro comum é concluir que correlação implica causalidade: –A causa pode ser uma variável oculta. –Uma variável oculta é uma variável que afeta as variáveis em estudo, mas que não está incluída no banco. –Erro surge de dados que se baseiam em médias: –Médias suprimem variação individual e podem aumentar coeficiente de correlação.
Qual o nível de significância de uma correlação?
Em geral, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 funciona bem. Um α de 0,05 indica que o risco de concluir que uma correlação existe quando, na verdade, nenhuma correlação existe, é de 5\%. O valor de p indica se o coeficiente de correlação é significativamente diferente de 0.
Qual o coeficiente de correlação entre as variáveis?
Se uma variável tende a aumentar à medida que os outras diminuem, o coeficiente é negativo, e a linha que representa a correlação inclina para baixo. Os gráficos a seguir mostram os dados com valores de coeficiente de correlação para ilustrar padrões diferentes na força e direção das relações entre as variáveis.