Correlação de Pearson: de que trata esse coeficiente?

O coeficiente de correlação de Pearson é um teste que mede a relação estatística entre duas variáveis contínuas. Se a associação entre os elementos não for linear, o coeficiente não será representado adequadamente.

O coeficiente de correlação de Pearson pode ter um intervalo de valores de +1 a -1. Um valor de 0 indica que não há associação entre as duas variáveis. Um valor maior que 0 indica uma associação positiva. Isto é, à medida que o valor de uma variável aumenta, o mesmo acontece com o valor da outra variável. Um valor menor que 0 indica uma associação negativa. Isto é, à medida que o valor de uma variável aumenta, o valor da outra diminui.

Para realizar a correlação de Pearson, é necessário cumprir o seguinte:

  • A escala de medição deve ser uma escala ou relação de intervalo;
  • As variáveis devem ser aproximadamente distribuídas;
  • A associação deve ser linear;
  • Não deve haver valores atípicos nos dados.

Como o coeficiente de correlação de Pearson é calculado

A fórmula do coeficiente de correlação de Pearson é a seguinte:

coeficiente de correlação de Pearson

Onde:

“X” é igual à variável número um, “y” pertence à variável número dois, “zx” é o desvio padrão da variável um, “zy” é o desvio padrão da variável dois e “N” é número de dados.

Interpretação do coeficiente

O coeficiente de correlação de Pearson tem o objetivo de indicar como as duas variáveis associadas estão entre si, assim:

Correlação menor que zero:Se a correlação é menor que zero, significa que é negativo, isto é, que as variáveis são inversamente relacionadas.

Quando o valor de alguma variável é alto, o valor da outra variável é baixo. Quanto mais próximo você estiver de -1, mais clara será a covariação extrema. Se o coeficiente é igual a -1, nos referimos a uma correlação negativa perfeita.

Correlação maior que zero: Se a correlação for igual a +1, significa que é perfeito positivo. Neste caso, significa que a correlação é positiva, isto é, que as variáveis estão diretamente correlacionadas.

Quando o valor de uma variável é alto, o valor da outra variável também é alto, o mesmo acontece quando eles são baixos. Se estiver próximo de +1, o coeficiente será covariado.

Correlação igual a zero: Quando a correlação é igual a zero, significa que não é possível determinar qualquer senso de covariação. No entanto, isso não significa que não haja relação não linear entre as variáveis.

Quando as variáveis são independentes, significa que elas estão correlacionadas, mas isso significa que o resultado é verdadeiro.

Vantagens e desvantagens do coeficiente de correlação de Pearson

Entre as principais vantagens estão:

  • O valor é independente de qualquer unidade usada para medir as variáveis.
  • Se a amostra for grande, a precisão da estimativa é mais provável.

Algumas das desvantagens são:

  • É necessário que as duas variáveis sejam medidas em um nível quantitativo contínuo.
  • A distribuição das variáveis deve ser semelhante à curva normal.

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