{"id":1013022,"date":"2024-08-12T10:30:20","date_gmt":"2024-08-12T17:30:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/correlacao-nula-definicao-exemplos-e-como-determina-la\/"},"modified":"2025-02-25T13:40:34","modified_gmt":"2025-02-25T20:40:34","slug":"correlacao-nula-definicao-exemplos-e-como-determina-la","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/correlacao-nula-definicao-exemplos-e-como-determina-la\/","title":{"rendered":"Correla\u00e7\u00e3o nula: Defini\u00e7\u00e3o, exemplos e como determin\u00e1-la"},"content":{"rendered":"\n<p>A correla\u00e7\u00e3o \u00e9 um conceito fundamental em estat\u00edstica e an\u00e1lise de dados, que ajuda a compreender a rela\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis. Embora as correla\u00e7\u00f5es fortes, positivas ou negativas, sejam frequentemente real\u00e7adas, <strong>a correla\u00e7\u00e3o zero<\/strong> ou <strong>nula<\/strong> \u00e9 igualmente importante. <\/p>\n\n\n\n<p>Significa que n\u00e3o existe uma rela\u00e7\u00e3o linear entre as vari\u00e1veis. Por outras palavras, as altera\u00e7\u00f5es numa vari\u00e1vel n\u00e3o prev\u00eaem altera\u00e7\u00f5es na outra. <\/p>\n\n\n\n<p>Neste artigo, vamos explorar o conceito de correla\u00e7\u00e3o nula, fornecendo uma defini\u00e7\u00e3o clara, exemplos ilustrativos e m\u00e9todos para a determinar.<\/p>\n\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que \u00e9 uma correla\u00e7\u00e3o nula ou zero?<\/h2>\n\n\n\n<p>A correla\u00e7\u00e3o nula \u00e9 um termo estat\u00edstico que descreve uma situa\u00e7\u00e3o em que n\u00e3o existe uma rela\u00e7\u00e3o linear entre duas vari\u00e1veis. Quando duas vari\u00e1veis t\u00eam correla\u00e7\u00e3o zero, as altera\u00e7\u00f5es numa vari\u00e1vel n\u00e3o prev\u00eaem altera\u00e7\u00f5es na outra. O coeficiente de correla\u00e7\u00e3o, que mede o grau e a dire\u00e7\u00e3o da rela\u00e7\u00e3o entre as vari\u00e1veis, \u00e9 exatamente zero neste caso.  <\/p>\n\n\n\n<p>Compreender esta correla\u00e7\u00e3o \u00e9 importante na <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/analise-estatistica-o-que-e-para-que-serve-e-como-fazer\/\">an\u00e1lise estat\u00edstica<\/a> porque ajuda a identificar vari\u00e1veis que n\u00e3o t\u00eam uma rela\u00e7\u00e3o preditiva entre si, o que \u00e9 crucial na constru\u00e7\u00e3o de modelos estat\u00edsticos ou na interpreta\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es de dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Sabe mais sobre os <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/tipos-de-correlacao-carateristicas-e-utilizacoes\/\">tipos de correla\u00e7\u00e3o<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Porque \u00e9 que a correla\u00e7\u00e3o zero \u00e9 importante?<\/h2>\n\n\n\n<p>A correla\u00e7\u00e3o nula ou zero \u00e9 um conceito importante em estat\u00edstica e an\u00e1lise de dados por v\u00e1rias raz\u00f5es, tais como:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Identifica a independ\u00eancia<\/h3>\n\n\n\n<p>Ajuda a identificar vari\u00e1veis que s\u00e3o linearmente independentes umas das outras. Se duas vari\u00e1veis tiverem correla\u00e7\u00e3o zero, as altera\u00e7\u00f5es numa vari\u00e1vel n\u00e3o fornecem qualquer informa\u00e7\u00e3o sobre as altera\u00e7\u00f5es na outra. Isto \u00e9 crucial para compreender a estrutura dos dados e as rela\u00e7\u00f5es (ou falta delas) entre as vari\u00e1veis.  <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Melhorar a modela\u00e7\u00e3o estat\u00edstica<\/h3>\n\n\n\n<p>Na <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/analise-de-regressao-o-que-e-tipos-e-como-realiza-la\/\">an\u00e1lise de regress\u00e3o<\/a> e noutros modelos estat\u00edsticos, a inclus\u00e3o de vari\u00e1veis com esta correla\u00e7\u00e3o na vari\u00e1vel dependente pode acrescentar ru\u00eddo e reduzir a capacidade de previs\u00e3o do modelo. Ao identificar e excluir essas vari\u00e1veis, os modelos podem ser simplificados e tornados mais eficientes, conduzindo a um melhor desempenho e facilidade de interpreta\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Evita interpreta\u00e7\u00f5es erradas<\/h3>\n\n\n\n<p>Compreender esta correla\u00e7\u00e3o evita interpreta\u00e7\u00f5es erradas dos dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo, um investigador pode inferir erradamente uma rela\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis com base na intui\u00e7\u00e3o ou em observa\u00e7\u00f5es iniciais. Calculando o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o e verificando que \u00e9 zero, esclarece que n\u00e3o existe uma rela\u00e7\u00e3o linear, evitando falsas conclus\u00f5es. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">D\u00e1 \u00eanfase \u00e0s rela\u00e7\u00f5es n\u00e3o lineares<\/h3>\n\n\n\n<p>Destaca a possibilidade de rela\u00e7\u00f5es n\u00e3o lineares. Se duas vari\u00e1veis tiverem uma correla\u00e7\u00e3o zero, isso n\u00e3o significa necessariamente que n\u00e3o estejam relacionadas; podem ter uma rela\u00e7\u00e3o complexa e n\u00e3o linear. Reconhecer este facto pode levar a mais investiga\u00e7\u00e3o utilizando outros m\u00e9todos, como a regress\u00e3o n\u00e3o linear ou a transforma\u00e7\u00e3o de dados.  <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Orienta a conce\u00e7\u00e3o experimental<\/h3>\n\n\n\n<p>Na conce\u00e7\u00e3o de experi\u00eancias, saber quais as vari\u00e1veis que t\u00eam correla\u00e7\u00e3o zero pode orientar a sele\u00e7\u00e3o das vari\u00e1veis a incluir ou controlar. Isto ajuda a conceber experi\u00eancias mais robustas em que a influ\u00eancia de vari\u00e1veis irrelevantes \u00e9 minimizada, conduzindo a resultados mais claros e fi\u00e1veis. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Compreender o comportamento das vari\u00e1veis<\/h3>\n\n\n\n<p>Fornece informa\u00e7\u00f5es sobre o comportamento das vari\u00e1veis num conjunto de dados. Na an\u00e1lise financeira, compreender quais os activos que t\u00eam correla\u00e7\u00e3o zero entre si pode ajudar na diversifica\u00e7\u00e3o da carteira, uma vez que a combina\u00e7\u00e3o desses activos pode reduzir o risco global. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Apoia o teste de hip\u00f3teses<\/h3>\n\n\n\n<p>No teste de hip\u00f3teses, esta correla\u00e7\u00e3o \u00e9 frequentemente uma hip\u00f3tese nula.<\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo, ao testar se duas vari\u00e1veis est\u00e3o relacionadas, a hip\u00f3tese nula pode afirmar que a correla\u00e7\u00e3o entre elas \u00e9 zero. Estabelecer se isto \u00e9 verdadeiro ou falso ajuda a validar ou refutar hip\u00f3teses. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quais s\u00e3o os exemplos de correla\u00e7\u00e3o zero?<\/h2>\n\n\n\n<p>Exemplos desta correla\u00e7\u00e3o, em que as altera\u00e7\u00f5es numa vari\u00e1vel n\u00e3o correspondem a altera\u00e7\u00f5es noutra vari\u00e1vel, podem ser encontrados em v\u00e1rios dom\u00ednios, tais como:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Dom\u00ednio de investiga\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Exemplo: N\u00famero de publica\u00e7\u00f5es cient\u00edficas e sabor de gelado preferido<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Um estudo investiga a rela\u00e7\u00e3o entre o n\u00famero de publica\u00e7\u00f5es cient\u00edficas de um investigador e o seu sabor de gelado preferido.<\/p>\n\n\n\n<p>N\u00e3o existe uma rela\u00e7\u00e3o l\u00f3gica entre o n\u00famero de artigos cient\u00edficos que um investigador publica e a sua prefer\u00eancia por um determinado sabor de gelado. Por conseguinte, espera-se que estas duas vari\u00e1veis apresentem esta correla\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Dom\u00ednio da educa\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Exemplo: O tamanho dos sapatos dos alunos e as suas notas a matem\u00e1tica<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Um estudo educativo examina se existe alguma rela\u00e7\u00e3o entre o tamanho do sapato dos alunos e as suas notas a matem\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n<p>O tamanho do sapato \u00e9 uma carater\u00edstica f\u00edsica que n\u00e3o tem qualquer rela\u00e7\u00e3o com o desempenho acad\u00e9mico de um aluno em matem\u00e1tica. Por conseguinte, \u00e9 prov\u00e1vel que a correla\u00e7\u00e3o entre o tamanho do sapato e os resultados em matem\u00e1tica seja nula. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00c1rea da sa\u00fade<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Exemplo: Tipo de sangue e incid\u00eancia de constipa\u00e7\u00e3o comum<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Um estudo sobre sa\u00fade analisa se existe uma liga\u00e7\u00e3o entre o tipo de sangue de uma pessoa e o n\u00famero de vezes que se constipa num ano.<\/p>\n\n\n\n<p>O tipo de sangue n\u00e3o est\u00e1 associado \u00e0 frequ\u00eancia de contra\u00e7\u00e3o da constipa\u00e7\u00e3o comum, que \u00e9 influenciada por v\u00e1rios outros factores, como a exposi\u00e7\u00e3o a v\u00edrus e a for\u00e7a do sistema imunit\u00e1rio. Por conseguinte, espera-se que a correla\u00e7\u00e3o entre o tipo de sangue e a incid\u00eancia da constipa\u00e7\u00e3o comum seja nula. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Como identificar a correla\u00e7\u00e3o nula ou zero?<\/h2>\n\n\n\n<p>Aqui, vamos explorar a forma de identificar esta correla\u00e7\u00e3o atrav\u00e9s de inspe\u00e7\u00e3o visual, c\u00e1lculo estat\u00edstico, teste de hip\u00f3teses e an\u00e1lise contextual.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. inspe\u00e7\u00e3o visual utilizando gr\u00e1ficos de dispers\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>Os diagramas de dispers\u00e3o s\u00e3o uma ferramenta eficaz para avaliar visualmente a rela\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Cria um diagrama de dispers\u00e3o:<\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li>Coloca uma vari\u00e1vel no eixo dos x e a outra no eixo dos y.<\/li>\n\n\n\n<li>Procura qualquer tend\u00eancia ou padr\u00e3o discern\u00edvel nos pontos de dados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Identifica\u00e7\u00e3o da correla\u00e7\u00e3o:<\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li>Se os pontos estiverem espalhados aleatoriamente, sem uma tend\u00eancia clara (nem para cima nem para baixo), sugere uma correla\u00e7\u00e3o nula.<\/li>\n\n\n\n<li>Uma dispers\u00e3o aleat\u00f3ria implica que nenhuma linha (reta ou curva) se ajusta bem aos pontos de dados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Exemplo:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Tamanho dos sapatos dos alunos vs. notas de matem\u00e1tica<\/strong>: Se tra\u00e7ares o tamanho dos sapatos em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s notas de matem\u00e1tica e vires uma dispers\u00e3o aleat\u00f3ria de pontos sem tend\u00eancia, isso indica uma correla\u00e7\u00e3o nula.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Calcula o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/o-que-e-o-coeficiente-de-correlacao-de-pearson\/\">O coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Pearson<\/a> (r) \u00e9 a medida mais comum de correla\u00e7\u00e3o linear.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"503\" height=\"119\" src=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/formula-coeficiente-de-correlacion.jpeg\" alt=\"f\u00f3rmula do coeficiente de correla\u00e7\u00e3o\" class=\"wp-image-975864\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Avan\u00e7a:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li>Recolhe pontos de dados emparelhados para as duas vari\u00e1veis.<\/li>\n\n\n\n<li>Encontra a m\u00e9dia (average) de cada vari\u00e1vel.<\/li>\n\n\n\n<li>Calcula a dist\u00e2ncia entre cada ponto de dados e a m\u00e9dia.<\/li>\n\n\n\n<li>Multiplica os desvios de cada par e adiciona os produtos.<\/li>\n\n\n\n<li>Utiliza a f\u00f3rmula para encontrar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Interpreta\u00e7\u00e3o da correla\u00e7\u00e3o:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Valor pr\u00f3ximo de 0<\/strong>: Se r for pr\u00f3ximo de 0, indica pouca ou nenhuma rela\u00e7\u00e3o linear entre as vari\u00e1veis.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Exemplo:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Tamanhos de sapatos e notas em matem\u00e1tica<\/strong>: Se o r calculado for aproximadamente 0, confirma a correla\u00e7\u00e3o zero.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Teste de hip\u00f3teses<\/h3>\n\n\n\n<p>O teste de hip\u00f3teses estat\u00edsticas pode determinar se um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o observado \u00e9 significativamente diferente de zero.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Avan\u00e7a:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Hip\u00f3tese nula<\/strong>: Sup\u00f5e que o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o \u00e9 zero.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hip\u00f3tese alternativa<\/strong>: Sup\u00f5e que o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 zero.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Calcula a estat\u00edstica do teste<\/strong>: Utiliza um teste t para o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o.<\/li>\n\n\n\n<li>Determina <strong>o valor de p<\/strong>: Compara o valor de p com um n\u00edvel de signific\u00e2ncia (por exemplo, 0,05).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Correla\u00e7\u00e3o zero:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li>Se o valor de p for superior ao n\u00edvel de signific\u00e2ncia, n\u00e3o rejeita a hip\u00f3tese nula, sugerindo que a correla\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 significativamente diferente de zero.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Exemplo:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Tipo de sangue e incid\u00eancia da constipa\u00e7\u00e3o<\/strong> comum: Ao testar a correla\u00e7\u00e3o entre o tipo de sangue e a incid\u00eancia da constipa\u00e7\u00e3o comum, se o valor p for elevado, indica que qualquer correla\u00e7\u00e3o observada n\u00e3o \u00e9 estatisticamente significativa, apoiando uma correla\u00e7\u00e3o nula.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. An\u00e1lise contextual<\/h3>\n\n\n\n<p>Compreender o contexto e a base te\u00f3rica das vari\u00e1veis \u00e9 essencial para interpretar os resultados da correla\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Avan\u00e7a:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li>Examina <strong>as vari\u00e1veis<\/strong>: Considera a natureza e as rela\u00e7\u00f5es esperadas entre as vari\u00e1veis.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aplicar conhecimentos da \u00e1rea<\/strong>: Utiliza os conhecimentos da \u00e1rea para formular hip\u00f3teses sobre se uma rela\u00e7\u00e3o \u00e9 esperada.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Correla\u00e7\u00e3o zero:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li>Se a teoria e a investiga\u00e7\u00e3o anterior sugerirem que n\u00e3o existe uma rela\u00e7\u00e3o l\u00f3gica, isto apoia a descoberta desta correla\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Exemplo:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Tipo de sangue e incid\u00eancia da constipa\u00e7\u00e3o comum<\/strong>: O facto de se saber que o tipo de sangue n\u00e3o afecta a suscetibilidade \u00e0 constipa\u00e7\u00e3o comum apoia a interpreta\u00e7\u00e3o de uma correla\u00e7\u00e3o nula, se esta for encontrada.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Correla\u00e7\u00e3o negativa vs. positiva vs. zero<\/h2>\n\n\n\n<p>A correla\u00e7\u00e3o \u00e9 uma medida estat\u00edstica que descreve a for\u00e7a e a dire\u00e7\u00e3o da rela\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis. Segue-se uma explica\u00e7\u00e3o detalhada da correla\u00e7\u00e3o negativa, positiva e nula: <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Correla\u00e7\u00e3o positiva<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Defini\u00e7\u00e3o<\/strong>: Uma correla\u00e7\u00e3o positiva ocorre quando duas vari\u00e1veis se movem na mesma dire\u00e7\u00e3o. Quando uma vari\u00e1vel aumenta, a outra tamb\u00e9m aumenta, e quando uma diminui, a outra tamb\u00e9m diminui.   <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Exemplo<\/strong>: A rela\u00e7\u00e3o entre a altura e o peso. Geralmente, \u00e0 medida que a altura de uma pessoa aumenta, o seu peso tamb\u00e9m tende a aumentar.   <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica<\/strong>: Num diagrama de dispers\u00e3o, os pontos tendem a agrupar-se em torno de uma linha que se inclina para cima da esquerda para a direita.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Correla\u00e7\u00e3o negativa<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Defini\u00e7\u00e3o<\/strong>: Uma correla\u00e7\u00e3o negativa ocorre quando duas vari\u00e1veis se movem em direc\u00e7\u00f5es opostas. Quando uma vari\u00e1vel aumenta, a outra diminui, e vice-versa.   <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Exemplo<\/strong>: A rela\u00e7\u00e3o entre o tempo de estudo e o n\u00famero de erros cometidos num exame. Em geral, \u00e0 medida que o tempo de estudo aumenta, o n\u00famero de erros diminui.   <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica<\/strong>: Num diagrama de dispers\u00e3o, os pontos tendem a agrupar-se em torno de uma linha que se inclina para baixo da esquerda para a direita.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Correla\u00e7\u00e3o zero<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Defini\u00e7\u00e3o<\/strong>: Indica que n\u00e3o existe rela\u00e7\u00e3o entre as duas vari\u00e1veis. As altera\u00e7\u00f5es numa vari\u00e1vel n\u00e3o prev\u00eaem altera\u00e7\u00f5es na outra.   <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Exemplo<\/strong>: A rela\u00e7\u00e3o entre o tamanho do sapato de uma pessoa e o seu QI. N\u00e3o existe qualquer rela\u00e7\u00e3o l\u00f3gica entre estas duas vari\u00e1veis.   <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica<\/strong>: Num diagrama de dispers\u00e3o, os pontos est\u00e3o distribu\u00eddos aleatoriamente, sem qualquer padr\u00e3o ou declive percet\u00edvel.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Como o QuestionPro pode ajudar na an\u00e1lise de correla\u00e7\u00e3o?<\/h2>\n\n\n\n<p>O QuestionPro, uma plataforma de question\u00e1rio robusta, oferece ferramentas abrangentes para facilitar a an\u00e1lise de correla\u00e7\u00e3o eficaz. Veja como o QuestionPro pode ajud\u00e1-lo a conduzir a an\u00e1lise de correla\u00e7\u00e3o: <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Recolha de dados sem esfor\u00e7o<\/h3>\n\n\n\n<p>O QuestionPro simplifica o processo de recolha de dados atrav\u00e9s das suas ferramentas de cria\u00e7\u00e3o de inqu\u00e9ritos f\u00e1ceis de utilizar. Pode conceber e distribuir inqu\u00e9ritos para recolher dados quantitativos sobre diversas vari\u00e1veis de interesse. A plataforma suporta uma variedade de <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/20-tipos-de-perguntas-para-um-inquerito-em-linha\/\">tipos de perguntas<\/a>, permitindo-te captar dados detalhados e relevantes de forma eficiente.  <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">An\u00e1lise de dados automatizada<\/h3>\n\n\n\n<p>Depois que os dados s\u00e3o coletados, o QuestionPro fornece ferramentas anal\u00edticas integradas para an\u00e1lise de correla\u00e7\u00e3o. \u00c9 poss\u00edvel calcular facilmente as correla\u00e7\u00f5es, que medem a for\u00e7a e a dire\u00e7\u00e3o da rela\u00e7\u00e3o linear entre duas vari\u00e1veis. O coeficiente de correla\u00e7\u00e3o linear varia de -1 a 1, onde:  <\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>1 indica uma correla\u00e7\u00e3o positiva perfeita.<\/li>\n\n\n\n<li>-1 indica uma correla\u00e7\u00e3o negativa perfeita.<\/li>\n\n\n\n<li>0 indica uma correla\u00e7\u00e3o nula.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Representa\u00e7\u00e3o visual<\/h3>\n\n\n\n<p>O QuestionPro oferece ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o para o ajudar a interpretar os resultados da sua an\u00e1lise de correla\u00e7\u00e3o. Gr\u00e1ficos de dispers\u00e3o e matrizes de correla\u00e7\u00e3o podem ser gerados para fornecer uma representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica clara das rela\u00e7\u00f5es entre vari\u00e1veis. Esta ajuda visual \u00e9 crucial para identificar rapidamente tend\u00eancias e padr\u00f5es.  <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Identificar padr\u00f5es e tend\u00eancias<\/h3>\n\n\n\n<p>Utilizando a an\u00e1lise de correla\u00e7\u00e3o do QuestionPro, os investigadores podem observar correla\u00e7\u00f5es (positivas, negativas ou nulas) entre vari\u00e1veis:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Correla\u00e7\u00e3o positiva<\/strong>: ambas as vari\u00e1veis evoluem na mesma dire\u00e7\u00e3o. Por exemplo, um aumento das despesas com publicidade pode estar correlacionado com um aumento das vendas. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Correla\u00e7\u00e3o negativa<\/strong>: As vari\u00e1veis tendem a mover-se em direc\u00e7\u00f5es opostas. Por exemplo, um aumento do tempo de ecr\u00e3 pode estar correlacionado com uma diminui\u00e7\u00e3o do desempenho acad\u00e9mico. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Correla\u00e7\u00e3o nula<\/strong>: N\u00e3o existe qualquer rela\u00e7\u00e3o entre as vari\u00e1veis. Por exemplo, o n\u00famero de anos de escolaridade pode n\u00e3o estar correlacionado com o n\u00famero de letras do nome de uma pessoa. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas<\/h3>\n\n\n\n<p>A an\u00e1lise de correla\u00e7\u00e3o no QuestionPro pode ser utilizada para uma s\u00e9rie de aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas, tais como:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Estudos de mercado<\/strong>: Mede a efic\u00e1cia das campanhas de marketing, correlacionando as despesas de publicidade com o desempenho das vendas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sa\u00fade<\/strong>: Avalia a rela\u00e7\u00e3o entre a utiliza\u00e7\u00e3o de medicamentos e os resultados dos doentes, tais como os n\u00edveis de tens\u00e3o arterial.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Educa\u00e7\u00e3o<\/strong>: Determinar o impacto dos h\u00e1bitos de estudo no desempenho acad\u00e9mico, correlacionando as horas de estudo com as notas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n<p>A correla\u00e7\u00e3o nula ou correla\u00e7\u00e3o zero entre duas vari\u00e1veis significa a aus\u00eancia de uma rela\u00e7\u00e3o linear, indicando que as altera\u00e7\u00f5es numa vari\u00e1vel n\u00e3o correspondem a altera\u00e7\u00f5es noutra. Calculando os coeficientes de correla\u00e7\u00e3o e visualizando os dados atrav\u00e9s de gr\u00e1ficos de dispers\u00e3o, os investigadores podem determinar com precis\u00e3o se as vari\u00e1veis est\u00e3o correlacionadas de forma positiva, negativa ou nula. <\/p>\n\n\n\n<p>Usar o QuestionPro para an\u00e1lise de correla\u00e7\u00e3o em suas pesquisas fornece uma maneira poderosa de descobrir rela\u00e7\u00f5es significativas entre vari\u00e1veis. Explorando a interface intuitiva do QuestionPro, as ferramentas anal\u00edticas avan\u00e7adas e os recursos abrangentes de relat\u00f3rios, \u00e9 poss\u00edvel executar com efic\u00e1cia a an\u00e1lise de correla\u00e7\u00e3o e obter informa\u00e7\u00f5es valiosas dos seus dados.  <\/p>\n\n\n\n<br>\n<center>\n<a href=\"https:\/\/eu.questionpro.com\/a\/showEntry.do?lan=pt_PT&#038;custom1=blog\">\n        <button style=\"background: #ff9f00\">Cria uma conta gratuita<\/button>\n    <\/a>\n    <a href=\"https:\/\/contactar.questionpro.com\/t\/AM4X9Z3LxD?custom1=correla\u00e7\u00e3o-nula\u201d target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n        <button>Agendar uma demonstra\u00e7\u00e3o<\/button>\n    <\/a>\n<\/center>\n<br>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A correla\u00e7\u00e3o \u00e9 um conceito fundamental em estat\u00edstica e an\u00e1lise de dados, que ajuda a compreender a rela\u00e7\u00e3o entre duas [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":42,"featured_media":975839,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_genesis_hide_title":false,"_genesis_hide_breadcrumbs":false,"_genesis_hide_singular_image":false,"_genesis_hide_footer_widgets":false,"_genesis_custom_body_class":"","_genesis_custom_post_class":"","_genesis_layout":"","footnotes":""},"categories":[2140],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v20.4 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Correla\u00e7\u00e3o nula: Defini\u00e7\u00e3o, exemplos e como determin\u00e1-la<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"A correla\u00e7\u00e3o nula ajuda a tomar decis\u00f5es informadas em investiga\u00e7\u00e3o e neg\u00f3cios. 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