\u00c9 um tipo de m\u00e9todo de pesquisa <\/a>n\u00e3o experimental no qual um pesquisador mede duas vari\u00e1veis e busca compreender e avaliar a rela\u00e7\u00e3o estat\u00edstica entre elas sem a influ\u00eancia de quaisquer vari\u00e1veis estranhas.<\/p>\n\n\n\n Nossa mente \u00e9 capaz de realizar feitos not\u00e1veis. Por exemplo, podemos memorizar o som de um caminh\u00e3o de gasolina ou o ru\u00eddo de um carro da pol\u00edcia. <\/p>\n\n\n\n Quem nos ensinou isso? Ningu\u00e9m! Confiamos em nosso pr\u00f3prio entendimento e chegamos a uma conclus\u00e3o. Al\u00e9m disso, cada caminh\u00e3o pode ter um som diferente, e n\u00e3o \u00e9 imposs\u00edvel que possamos memorizar todos eles e relacionar o som ao tipo de ve\u00edculo.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 exatamente isso que a pesquisa correlacional faz: estabelece uma rela\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis, como o som e o tipo de ve\u00edculo (neste exemplo espec\u00edfico). <\/p>\n\n\n\n Ela procura por vari\u00e1veis<\/a> que parecem interagir entre si, de modo que quando uma vari\u00e1vel muda, o pesquisador tenha clareza sobre como a outra vari\u00e1vel tamb\u00e9m muda.<\/p>\n\n\n\n O objetivo dessa t\u00e9cnica \u00e9 simplesmente detectar quais vari\u00e1veis est\u00e3o interligadas – nada complicado, certo? Para entender melhor esse conceito, vamos analisar alguns exemplos:<\/p>\n\n\n\n Um exemplo claro para compreender a rela\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis (pesquisa correlacional) \u00e9 pensar em estar a caminho da praia. Conforme nos aproximamos, podemos perceber cada vez mais a brisa do mar e o vento ficando mais forte. <\/p>\n\n\n\n Quanto mais perto chegamos, mais intensos esses indicadores se tornam. Isso significa que quanto mais sentimos a brisa e mais forte \u00e9 o vento, mais pr\u00f3ximos estamos da praia. N\u00e3o \u00e9 t\u00e3o dif\u00edcil assim, certo? S\u00e3o duas vari\u00e1veis que, quando correlacionadas, produzem o mesmo resultado.<\/p>\n\n\n\n Outro exemplo poderia ser o som do motor de uma motocicleta. Imagine que voc\u00ea est\u00e1 esperando por um amigo que est\u00e1 vindo de moto. \u00c0 dist\u00e2ncia, voc\u00ea come\u00e7a a ouvir o som do motor. Conforme o som fica mais alto, voc\u00ea pode deduzir que seu amigo est\u00e1 se aproximando.<\/p>\n\n\n\n Assim, a vari\u00e1vel “A” seria o som do motor e a vari\u00e1vel “B” seria a dist\u00e2ncia em que seu amigo est\u00e1. Se analisarmos, veremos que h\u00e1 uma correla\u00e7\u00e3o positiva entre as duas vari\u00e1veis, pois \u00e0 medida que o som aumenta, a dist\u00e2ncia diminui. Se o som \u00e9 mais alto, significa que seu amigo est\u00e1 mais pr\u00f3ximo.<\/p>\n\n\n\n A correla\u00e7\u00e3o<\/a> entre duas vari\u00e1veis \u00e9 quantificada pelo coeficiente de correla\u00e7\u00e3o, uma medida estat\u00edstica que varia de -1 a +1. Quando o coeficiente est\u00e1 pr\u00f3ximo de +1, h\u00e1 uma correla\u00e7\u00e3o positiva entre as vari\u00e1veis. Se estiver pr\u00f3ximo de -1, h\u00e1 uma correla\u00e7\u00e3o negativa. Um valor pr\u00f3ximo de zero indica que n\u00e3o h\u00e1 rela\u00e7\u00e3o entre as vari\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n Digamos, hipoteticamente, que um pesquisador esteja investigando a correla\u00e7\u00e3o entre casamento e c\u00e2ncer. Neste estudo, as vari\u00e1veis s\u00e3o casamento e c\u00e2ncer. <\/p>\n\n\n\n Suponhamos que haja uma correla\u00e7\u00e3o negativa entre casamento e c\u00e2ncer, o que significa que as pessoas casadas t\u00eam menos probabilidade de desenvolver c\u00e2ncer.<\/p>\n\n\n\n No entanto, isso n\u00e3o implica que o casamento previna diretamente o c\u00e2ncer. Na pesquisa correlacional, n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel estabelecer a causalidade entre as vari\u00e1veis, ou seja, o que causa o qu\u00ea.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Basicamente, existem tr\u00eas tipos de pesquisa correlacional que foram identificados at\u00e9 o momento:<\/p>\n\n\n\n Uma correla\u00e7\u00e3o<\/a> positiva entre duas vari\u00e1veis ocorre quando um aumento em uma vari\u00e1vel leva a um aumento na outra vari\u00e1vel e uma diminui\u00e7\u00e3o em uma vari\u00e1vel leva a uma diminui\u00e7\u00e3o na outra vari\u00e1vel. Por exemplo, a quantidade de dinheiro que uma pessoa possui pode estar positivamente correlacionada com o n\u00famero de carros que ela possui.<\/p>\n\n\n\n Uma correla\u00e7\u00e3o negativa \u00e9 literalmente o oposto da correla\u00e7\u00e3o positiva. Isso significa que, se houver aumento em uma vari\u00e1vel, a segunda vari\u00e1vel apresentar\u00e1 diminui\u00e7\u00e3o e vice-versa. <\/p>\n\n\n\n Por exemplo, o n\u00edvel de educa\u00e7\u00e3o pode estar negativamente correlacionado com a taxa de criminalidade, onde um aumento em uma vari\u00e1vel leva a uma diminui\u00e7\u00e3o na outra e vice-versa.<\/p>\n\n\n\n Isso significa que, se o n\u00edvel de educa\u00e7\u00e3o em um pa\u00eds melhorar de alguma forma, isso pode causar uma diminui\u00e7\u00e3o nas taxas de criminalidade. No entanto, isso n\u00e3o significa que a falta de educa\u00e7\u00e3o seja o que cria os criminosos. Significa que se acredita que a falta de educa\u00e7\u00e3o e o crime t\u00eam uma causa comum: a pobreza.<\/p>\n\n\n\n Neste tipo de pesquisa correlacional, as vari\u00e1veis n\u00e3o est\u00e3o correlacionadas. Isso significa que uma mudan\u00e7a em uma vari\u00e1vel n\u00e3o influencia a varia\u00e7\u00e3o da outra. Por exemplo, ser milion\u00e1rio e felicidade n\u00e3o s\u00e3o correlacionados. Isso significa que o aumento do dinheiro de uma pessoa n\u00e3o corresponde necessariamente \u00e0 sua felicidade.<\/p>\n\n\n\n Uma caracter\u00edstica distintiva da pesquisa correlacional \u00e9 que nenhuma das vari\u00e1veis envolvidas \u00e9 manipulada. Da mesma forma, n\u00e3o importa como ou onde as vari\u00e1veis s\u00e3o medidas. <\/p>\n\n\n\n Um pesquisador pode observar o<\/a>s participantes em um ambiente fechado ou p\u00fablico. Na verdade, existem duas t\u00e9cnicas de coleta de dados <\/a>comumente usadas para coletar informa\u00e7\u00f5es em pesquisas correlacionais.<\/p>\n\n\n \u00c9 uma forma de coleta de dados em que o comportamento das pessoas \u00e9 observado<\/a> em seu ambiente natural, ou seja, onde normalmente existem. Este m\u00e9todo \u00e9 um tipo de pesquisa de campo. Um pesquisador poderia estar observando pessoas em um supermercado, no cinema, no playground de uma escola, em uma cafeteria, etc.<\/p>\n\n\n\n Os pesquisadores que normalmente se envolvem nesse tipo de coleta de dados fazem observa\u00e7\u00f5es da maneira mais discreta poss\u00edvel, para que os participantes do estudo n\u00e3o percebam que est\u00e3o sendo observados.<\/p>\n\n\n\n Eticamente, este m\u00e9todo \u00e9 aceit\u00e1vel se os participantes permanecerem an\u00f4nimos e se o estudo for conduzido em um ambiente p\u00fablico, onde as pessoas normalmente n\u00e3o t\u00eam uma expectativa completa de privacidade.<\/p>\n\n\n\n Como mencionado acima, vamos pensar em um supermercado como exemplo, suponhamos que o pesquisador possa fazer nesse local \u00e9 observar quais itens os clientes comumente compram.<\/p>\n\n\n\n A realidade \u00e9 que isto \u00e9 eticamente aceit\u00e1vel e \u00e9 a raz\u00e3o pela qual a maioria dos investigadores escolhe locais p\u00fablicos para registrar suas observa\u00e7\u00f5es. Este m\u00e9todo de coleta de dados pode ser qualitativo e quantitativo.<\/a> <\/p>\n\n\n\n Pesquisas e question\u00e1rios est\u00e3o entre os m\u00e9todos mais comuns usados. Neste m\u00e9todo, uma amostra aleat\u00f3ria de participantes <\/a>responde a uma pesquisa ou question\u00e1rio relacionado \u00e0s vari\u00e1veis de interesse. A amostragem aleat\u00f3ria \u00e9 uma parte vital para garantir a generaliza\u00e7\u00e3o dos resultados da pesquisa.<\/p>\n\n\n\n Outra abordagem para dados de pesquisa correlacional \u00e9 o uso de arquivos de dados<\/a>. Esses arquivos s\u00e3o aqueles que cont\u00eam dados que foram coletados anteriormente em pesquisas semelhantes. Os arquivos geralmente est\u00e3o dispon\u00edveis para novos pesquisadores.<\/p>\n\n\n\n Ao contr\u00e1rio da observa\u00e7\u00e3o natural, as informa\u00e7\u00f5es recolhidas atrav\u00e9s de dados arquivados podem ser bastante simples. Por exemplo, contar o n\u00famero de pessoas chamadas Carlos nos v\u00e1rios estados do M\u00e9xico, de acordo com os registros do governo, \u00e9 muito simples.<\/p>\n\n\n\n Uma das maneiras mais f\u00e1ceis de conduzir uma pesquisa correlacional \u00e9 seguindo estas etapas:<\/p>\n\n\n\n Em resumo, podemos dizer que a Pesquisa Correlacional \u00e9 um tipo de pesquisa no qual medimos duas ou mais vari\u00e1veis e estabelecemos uma rela\u00e7\u00e3o estat\u00edstica entre elas.<\/p>\n\n\n\n Se voc\u00ea pretende realizar este ou outro tipo de pesquisa online, n\u00e3o hesite em entrar em contato consoco para que possamos fazer uma visita virtual \u00e0 nossa plataforma e mostrar como realizar o seu projeto.<\/p>\n\n\n\nExemplo de pesquisa correlacional<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Tipos de pesquisa correlacional<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Correla\u00e7\u00e3o positiva<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Correla\u00e7\u00e3o negativa<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
N\u00e3o correlacionada<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Coleta de dados em pesquisa correlacional<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/3-maneiras-de-fazer-pesquisa-correlacional.png\")
<\/figure><\/div>\n\n\nObserva\u00e7\u00e3o natural<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Envio de pesquisa <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Dados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Etapas para pesquisa correlacional<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\n
![\"\"](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Etapas-para-fazer-pesquisa-correlacional.png\")
<\/figure><\/div>\n\n\n