Correlação

Correlação
Quando duas variáveis estão ligadas por uma relação estatística, dizemos que existe correlação entre elas. A correlação, então, é a verificação da existência e do grau de relação entre duas (ou mais) variáveis.

Diagrama de Dispersão ou Correlação

É usado para se verificar uma possível relação de causa e efeito entre duas variáveis objetos de estudo. Revela a maior, menor ou nenhuma dependência de uma variável em relação à outra

Tipos de Correlações

Correlação linear positiva

Ocorre quando a variável “X” aumenta a variável “Y” também aumenta.

Correlação linear negativa

Ocorre quando a variável “X” aumenta a variável “Y” diminui.

Correlação não linear

Ocorre quando há um ponto de inflexão.

Correlação nula

Ocorre quando a variável “X” aumenta ou diminui, não há variação na variável “Y”.

Cálculo do coeficiente de correlação (r)

Coeficiente de correlação: É uma medida do grau de correlação entre duas variáveis (representado pela letra r). Varia de –1 a + 1. Quanto mais próximo da unidade (acima de 0,75) mais correlacionadas são as variáveis.

Demonstração do calculo de “r”

Interpretando o valor do coeficiente de correlação (r)

Valores dos Coeficientes | Descrição | +1,00 | Correlação positiva perfeita | + 0,70 a 0,99 | Correlação positiva muito forte | + 0,50 a 0,69 | Correlação positiva substancial | + 0,30 a 0,49 | Correlação positiva moderada | + 0,10 a 0,29 | Correlação positiva baixa | + 0,01 a 0,09 | Correlação positiva ínfima | 0,00 | Nenhuma correlação | - 0,01 a 0,09 | Correlação negativa ínfima | - 0,01 a 0,29 | Correlação negativa baixa | - 0,30 a 0,49 | Correlação negativa moderada | - 0,50 a 0,69 | Correlação negativa substancial | - 0,70 a 0,99 | Correlação negativa muito forte | - 1,00 | Correlação negativa perfeita |

Estimativa da reta de regressão y = a + bx (Método dos Mínimos Quadrados)

Onde, y = Variável dependente x = Variável independente

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