Contente
- Correlação de momento do produto Pearson
- Correlação de classificação de Spearmans
- Correlação de classificação de Kendall
Diferentes tipos de correlações são usados nas estatísticas para medir a maneira como as variáveis se relacionam. Por exemplo, usando duas variáveis - classificação da turma do ensino médio e GPA da faculdade - um observador pode estabelecer uma correlação de que os alunos com uma classificação da escola acima da média normalmente atingem um GPA da faculdade acima da média. As correlações também medem a força do relacionamento e se a correlação entre variáveis é positiva ou negativa. O tipo de correlação executada depende se as variáveis são dados não numéricos ou de intervalo, como temperatura.
Correlação de momento do produto Pearson
A Correlação do Momento do Produto Pearson recebeu o nome de Karl Pearson, fundador da disciplina de estatística matemática. É considerada uma correlação linear simples, o que significa que a relação entre duas variáveis depende delas serem constantes. Pearson é usado com dados de intervalo para medir a força de uma correlação, que é representada pela letra r na equação. Essa correlação também mostra se o relacionamento é positivo ou negativo; representado por números avaliados entre +1 e -1. Quanto mais próximo o valor de r chegar de -1,00 ou +1,00, mais forte será a correlação. Quanto mais próximo o valor de r chegar do número 0, mais fraca a correlação. Por exemplo, se r for igual a -,90 ou 0,90, isso indicará um relacionamento mais forte que -,09 ou 0,09.
Correlação de classificação de Spearmans
A correlação de posição de Spearmans recebeu o nome do estatístico Charles Edward Spearman. A equação de Spearmans é mais simples e freqüentemente usada em estatística no lugar de Pearson, embora seja menos conclusiva. Os cientistas sociais também podem usar Spearmans para descrever a correlação entre dados qualitativos, como etnia ou gênero, e dados quantitativos, como o número de crimes cometidos. A correlação é calculada usando uma hipótese nula que é posteriormente aceita ou rejeitada. Uma hipótese nula normalmente consiste em uma pergunta a ser respondida; por exemplo, se o número de crimes cometidos é ou não o mesmo para homens e mulheres.
Correlação de classificação de Kendall
A Correlação de Classificação de Kendall, nomeada pelo estatístico britânico Maurice Kendall, mede a força da dependência entre os conjuntos de duas variáveis aleatórias. Kendall pode ser usado para análises estatísticas adicionais quando a correlação de Spearman rejeitar a hipótese nula. Atinge uma correlação quando o valor de uma variável diminui e o valor da outra variável aumenta; essa correlação é chamada de pares discordantes. Uma correlação também pode ocorrer quando ambas as variáveis aumentam simultaneamente, denominadas par concordante.