A matriz de correlação mostra os valores de correlação de Pearson, que medem o grau de relação linear entre cada par de variáveis. Os valores de correlação podem cair entre -1 e +1. Se as duas variáveis tendem a aumentar e diminuir juntas, o valor de correlação é positivo.
Como criar uma matriz de correlação no Excel?
Se uma variável tende a aumentar quando a outra aumenta, dizemos que a correlação é positiva. Por outro lado, se uma variável tende a diminuir quando a outra aumenta, dizemos que a correlação é negativa.
A correlação de Spearman é muito usada para avaliar relações envolvendo variáveis ordinais. Por exemplo, você poderia usar a correlação de Spearman para avaliar se a ordem na qual os funcionários executam um teste está relacionada ao número de meses de emprego.
Quanto maior for o valor absoluto do coeficiente, mais forte é a relação entre as variáveis. Para a correlação de Pearson, um valor absoluto de 1 indica uma relação linear perfeita. A correlação perto de 0 indica que não há relação linear entre as variáveis. O sinal de cada coeficiente indica a direção da relação.
As técnicas associadas à Análise de Correlação representam uma ferramenta fundamental de aplicação nas Ciências Sociais e do comportamento, da Engenharia e das Ciências naturais.
Em geral, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 funciona bem. Um α de 0,05 indica que o risco de concluir que uma correlação existe quando, na verdade, nenhuma correlação existe, é de 5%. O valor de p indica se o coeficiente de correlação é significativamente diferente de 0.
Análise de Correlação e medidas de associação 1. Introdução Muitas vezes precisamos avaliar o grau de relacionamento entre duas ou mais variáveis. É possível descobrir com precisão, o quanto uma variável interfere no resultado de outra.
Se uma variável tende a aumentar à medida que os outras diminuem, o coeficiente é negativo, e a linha que representa a correlação inclina para baixo. Os gráficos a seguir mostram os dados com valores de coeficiente de correlação para ilustrar padrões diferentes na força e direção das relações entre as variáveis.
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