bacharel

AULA: CORRELAÇÃO LINEAR SIMPLES

Introdução

Existem várias situações biológicas nas quais há interesse em estudar o comportamento conjunto de duas variáveis respostas. Por exemplo, a partir da observação do peso e do nível de colesterol de estudantes universitários, pode haver interesse em estabelecer em que medida aumenta o nível de colesterol, quando o peso aumenta. O comportamento conjunto de duas variáveis quantitativas pode ser observado por meio de um gráfico denominado diagrama de dispersão, e mensurado pelo coeficiente de correlação.

Diagrama de Dispersão Representação gráfica dos pares de respostas dos indivíduos no sistema de eixos cartesianos.

Coeficiente de Correlação Linear de Pearson (r) O grau de associação linear entre duas variáveis aleatórias quantitativas e também da proximidade dos dados a uma reta pode ser calculado pelo coeficiente de correlação linear de Pearson(r), expresso por , onde Observações: 1) O coeficiente de correlação é adimensional. 2) ; r = -1 (perfeita negativa) e r = +1 (perfeita positiva) 3) as variáveis não se associam linearmente.

Teste de Hipóteses da Correlação
(ausência associação linear entre X e Y) n pares ()
(presença associação linear entre X e Y)

Estatística do teste sob veracidade de H0 Se | t | > rej-se H0.

EXEMPLO
PASETTI, S. R.; GONÇALVES, A.; PADOVANI, C.R.; ARAGON,F.F. Correlação entre qualidade de vida de mulheres obesas e a prática do Deep Water Running pela analise canônica. Revista de Ciências Médicas, Vol 15, Nº 4, Julho/Agosto:299 – 306 (2006).

Participante
D. Físico(%)
Psicológico(%)
M1
10
10
M2
20
20
M3
30
40
M4
40
50
M5
50
80

AULA: REGRESSAO LINEAR SIMPLES

Introdução Os fenômenos biológicos, quase que na plenitude das situações, podem ser explicados por meio de modelos matemáticos e estocásticos. Por exemplo, na área de bioquímica é comum descrever reações