Tabela de Correlação de Pearson

Usando uma tabela para testar um coeficiente de correlação populacional
Uma vez calculado r, o coeficiente de correlação amostral, você precisa determinar se existe evidência suficiente para decidir que o coeficiente de correlação populacional ρ é representativo em um nível especificado de significância α .
Lembre-se de que você está usando dados amostrais para tomar uma decisão sobre dados populacionais. É sempre possível que sua inferência esteja errada. O uso de um nível de significância de α = 0,05 significa que em 5% das vezes você estará dizendo que o coeficiente de correlação populacional é significante quando ele realmente não o é. Para α = 0,01 , você estará cometendo esse tipo de erro em 1% das vezes.
Uma maneira de determinar se o coeficiente de correlação populacional ρ é significante é usar os valores críticos dados na Tabela – Valores críticos para o coeficiente de correlação de
Pearson. Ao examinar essa tabela, observe que a primeira coluna representa o número n de pares de dados na amostra e as segunda e terceira colunas representam os valores críticos para um nível de significância α = 0,05 e α = 0,01 , respectivamente.
Se r é maior do que o valor crítico, há evidência suficiente para decidir que a correlação é significante. Caso contrário, não há evidência suficiente para afirmar que a correlação é significante. Para determinar, por exemplo, se ρ é significante para 5 pares de dados (n = 5) a um nível de significância de α = 0,01 , você precisa comparar r com um valor crítico de 0,959, conforme sugere a tabela. n α = 0,01 α = 0,05
4
5
6
7

0,950
0,878
0,811
0,754

0,990
0,959
0,917
0,875

Se r > 0,959 , a correlação é significante. Caso contrário, não há evidência suficiente para confirmar que a correlação seja significante. As orientações para esse procedimento estão dispostas a seguir.

Orientações gerais:
Usando a Tabela – Valores críticos para o coeficiente de correlação de Pearson
Em palavras
1.