O coeficiente de correlação de Pearson é um teste que mede a relação estatística entre duas variáveis contínuas.
Se a associação entre os itens não for linear, então o coeficiente não é representado adequadamente.
O coeficiente de correlação pode assumir uma gama 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.
Ou seja, 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; ou seja, à medida que o valor de uma variável aumenta, o valor da outra variável diminui.
Para efetuar a correlação de Pearson, é necessário o seguinte:
- A escala de medição deve ser uma escala de intervalos ou escala de razão.
- As variáveis devem ser aproximadamente distribuídas.
- A associação deve ser linear.
- Não deve haver valores anómalos nos dados.
Como é calculado o coeficiente de correlação de Pearson
A fórmula do coeficiente de correlação de Pearson é a seguinte
Onde:“x” equivale 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 o número de dados.
Interpretação do coeficiente de correlação de Karl Pearson
O coeficiente de correlação de Pearson destina-se a indicar até que ponto duas variáveis estão associadas uma à outra:Correlação menor que zero: Se a correlação for menor que zero, significa que ela é negativa, ou seja, as variáveis estão inversamente relacionadas.
Quando o valor de uma variável é elevado, o valor da outra variável é baixo.
Quanto mais próximo estiver de -1, mais clara é a covariação extrema.
Se o coeficiente for igual a -1, referimo-nos a uma correlação negativa perfeita.
Correlação maior que zero: Se a correlação for igual a +1, significa que é perfeitamente positiva.
Neste caso, significa que a correlação é positiva, ou seja, as variáveis estão diretamente correlacionadas.
Quando o valor de uma variável é elevado, o valor da outra variável também é elevado, e o mesmo acontece quando são baixos.
Se for próximo de +1, o coeficiente será a covariação.
Correlação igual a zero: Quando a correlação é zero, significa que não é possível determinar algum sentido de covariação.
No entanto, não significa que não exista uma relação não linear entre as variáveis.
Quando as variáveis são independentes, significa que estão correlacionadas, mas isso não significa que o resultado seja verdadeiro.
Vantagens e desvantagens do coeficiente de correlação de Pearson
Entre as principais vantagens do coeficiente de correlação de Karl Pearson contam-se as seguintes:
- O valor é independente de qualquer unidade utilizada para medir as variáveis.
- Se a amostra for grande, a exatidão da estimativa é mais provável.
Algumas das desvantagens do coeficiente de correlação são:
- Ambas as variáveis têm de ser medidas a um nível quantitativo contínuo.
- A distribuição das variáveis deve assemelhar-se à curva normal.
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