atps

Etapa 3
Passo 1

Nessa etapa da pesquisa coletamos novos dados com nossos vizinhos e amigos, os novos dados foram o peso e altura de cada um.

Kg Altura Kg Altura
60 1.64 80 1.82
65 1.67 83 1.85
70 1.70 85 1.87
77 1.75 87 1.89
79 1.80 89 1.90

Passo 2

Tabela de correlação do peso e da altura dos entrevistados.

Peso (Kg) ( X)
Altura (Cm) (Y)
60
1.64
65
1.67
70
1.70
77
1.75
79
1.80
80
1.82
83
1.85
85
1.87
87
1.89
89
1.90
X=77,75
Y=1,79

Tabela de correlação do peso e da altura dos entrevistados.

X - X
Y - Y
(X - x) . (Y - y)
(X - X
(Y - Y

-17,75
-0,15
2,6625
315,0625
0,0225

-12,75
-0,12
1,53
150,0625
0,0144

-5,75
-0,09
0,5175
33,0625
8,1

-0,75
-0,04
0,03
0,5625
1,6

1,25
0,01
0,0125
1,5625
1

2,25
0,03
0,0675
5,0625
9

5,25
0,06
0,315
27,5625
3,6

7,25
0,08
0,58
52,5625
6,4

9,25
0,1
0,925
85,5625
0,01

11,25
0,11
1,2375
126,5625
0,0121

Σ= 0
Σ= 0
Σ= 7,876
Σ=797,625
Σ=29,759

r = Coeficiente de correlação linear R =

r = 7,876 = = 154,06 ≈ 0,05
R= Σ

Passo 3

A correlação e a regressão nos permite avaliar se existe relação entre o comportamento de duas ou mais variáveis e em que medida se dá tal interação.

A relação entre duas variáveis pode ser analisada através de um gráfico de dispersão. A reta de tendência plotada a partir da distribuição dos pares x,y pode indicar correlação linear positiva, negativa ou inexistência de correlação.

O coeficiente de correlação de Pearson pode ser visto como a razão entre a covariância de duas variáveis pelo produto dos desvios-padrão de cada uma delas A covariância é a soma do produto das diferenças entre a variável x1 e a sua média na distribuição xm (ou seja, ∆x), pela diferença