Quando o valor de uma variável sobe com o aumento do valor de outra variável, diz–se que as variáveis são positivamente correlacionadas. Por exemplo, a venda de ventiladores pode ser positivamente correlacionada com o aumento da temperatura (quanto maior a temperatura, maior a venda de ventiladores) (ver figura 1).
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.
Correlação positiva versus correlação negativa . A correlação é uma medida da força da relação entre duas variáveis. O coeficiente de correlação quantifica o grau de mudança de uma variável com base na mudança da outra variável.
A relação é positiva, porque conforme uma variável aumenta, a outra variável também aumenta. Relação negativa grande: Pearson r = 0,968. Os pontos caem perto da linha, o que indica que há uma forte relação negativa entre as variáveis. A relação é negativa, porque, conforme uma variável aumenta, a outra variável diminui.
Se o valor p for menor ou igual ao nível de significância, é possível concluir que a correlação é diferente de 0. Se o valor de p for maior do que o nível de significância, não é possível concluir que a correlação é diferente de 0.
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. (Um coeficiente de 0 indica que não existe uma relação linear).
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