Estatistica

Estatística II –
Correlação e Regressão Linear

A primeira etapa de uma análise de dados deve ser realizada por meio da análise univariada (análise de uma variável), que começa com a análise descritiva (medidas de posição, dispersão e forma). Num segundo momento, procede-se a análise multivariada, ou seja, verifica-se a possibilidade de existirem relações entre as variáveis estudadas.
Vamos estudar agora a Correlação entre duas variáveis, que pode ser representada geometricamente por uma reta e por isso é chamada de Correlação Linear Simples.

O termo CORRELAÇÃO significa RELAÇÃO EM DOIS SENTIDOS e é usado em estatística para designar a FORÇA que mantém unidos dois conjuntos de valores.
Quando há correlação entre as variáveis: e o aumento dos valores da variável X implica no aumento dos valores da variável Y correlação positiva; e o aumento dos valores da variável X implica na redução dos valores da variável Y correlação negativa.

Toda correlação é determinada por um coeficiente, que representa o grau de correlação = r “Pearson”. Este coeficiente é calculado pela fórmula:

cujo resultado varia de -1 a 1 e pode ser interpretado da seguinte forma: r = +1 correlação positiva (as duas variáveis aumentam no mesmo sentido) r = 0 ausência de correlação (valores muito dispersos) r = -1 correlação negativa (uma variável aumenta e a outra diminui)

Exemplos de cálculos de correlação podem ser encontrados na apostila que utilizamos (Pereira, 2006) e em outros livros. Nem sempre a fórmula utilizada é mesma, pois há outras, equivalentes.
Exemplo Costa (2005, p. 255 a 259) (na lousa).

Uma dica interessante é consultar o site abaixo, que apresenta a forma de utilização do Excel para realizar este cálculo, explorando exemplos práticos: http://www.uricer.edu.br/~mclao/apostilas/corregbroffice.pdf A REGRESSÃO LINEAR SIMPLES é usada para estudar a natureza dessa relação. Ao contrário da correlação, é necessário distinguir qual a