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A regressão e a correlação são duas técnicas estreitamente relacionadas que envolvem uma forma de estimação. A análise de correlação dá um número que resume o grau de relacionamento entre duas variáveis; a análise de regressão tem como resultado uma equação matemática que descreve o relacionamento.

MEDIDAS DE CORRELAÇÃO

O objetivo do estudo correlacional é a determinação da força do relacionamento entre duas observações. O termo “correlação” significa literalmente “co-relacionamento”, pois indica até que ponto os valores de uma variável estão relacionados com os da outra. Há muitos casos em que pode existir um relacionamento entre duas variáveis:
- duração nas prateleiras e a estabilidade de um produto.
- treinamento de um empregado e o número de defeitos.
- custos e horas de uso direto de máquinas numa produção.
- preço e quantidade demandada.
- preço e quantidade ofertada. Uma forma visual de observarmos a correlação entre duas variáveis é através do diagrama de dispersão. Um diagrama de dispersão é um método de representar graficamente a relação, entre duas variáveis. Nesse diagrama duas variáveis são plotadas usando-se coordenadas x e y; os pontos nos darão uma idéia se existe ou não correlação entre as duas variáveis. A determinação da correlação entre duas variáveis por meio de uma inspeção nos pares anotados ou no diagrama de dispersão correspondente é pouco precisa e depende do treinamento e da sensibilidade do observador. Uma forma de contornar essa dificuldade é procurar uma medida que caracteriza essa correlação linear. O instrumento empregado para a medida da correlação linear é o coeficiente de correlação (ou “r de Pearson’) proposto por Karl Pearson. Esse coeficiente deve indicar o grau de intensidade da correlação entre duas variáveis e, ainda, o sentido dessa correlação (positiva ou negativa).

Onde:
N é o número de observações.
Os valores limites de r são -1 e