O que significa correlação de Pearson?
Hoje vamos falar sobre a Correlação de Pearson, um assunto super importante para quem trabalha com estatística e análise de dados. Vamos entender o que é, como é calculada e como ela pode ser usada para prever relações entre variáveis.
Mas antes de começarmos, vamos esclarecer algo: a Correlação de Pearson não significa CAUSALIDADE, ou seja, ela não diz que uma variável é responsável pela outra. Ela apenas indica uma relação entre as variáveis.
E então, animado para entender mais sobre esse assunto? Vamos lá!
Como é calculada a Correlação de Pearson
Bom, agora que já sabemos o que é a Correlação de Pearson, vamos entender como ela é calculada. A fórmula é bem simples, mas antes de mostrá-la, vamos falar sobre alguns conceitos importantes.
- Covariância: é uma medida da tendência de duas variáveis mudarem juntas. Ela é calculada pela multiplicação do desvio de cada variável em relação à sua média.
- Desvio Padrão: é uma medida da variação de uma variável em relação à sua média.
Feito isso, vamos à fórmula da Correlação de Pearson:
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r = covariância(x, y) / desvioPadrão(x) * desvioPadrão(y)
O valor de r varia entre -1 e 1, sendo que:
- Quando r é 1, as variáveis x e y possuem uma relação positiva perfeita, ou seja, quando uma aumenta, a outra também aumenta.
- Quando r é -1, as variáveis x e y possuem uma relação negativa perfeita, ou seja, quando uma aumenta, a outra diminui.
- Quando r é 0, as variáveis x e y não possuem relação linear, ou seja, a variação de uma não afeta a outra.
E aí, entendeu como é calculada a Correlação de Pearson? Agora vamos ver algumas aplicações dessa medida na prática.
Aplicações da Correlação de Pearson
Agora que já sabemos como é calculada a Correlação de Pearson, vamos ver algumas formas de usá-la na prática.
Uma das principais aplicações é na previsão de relações entre variáveis. Por exemplo, imagine que você tem dados sobre a temperatura e a venda de sorvete de uma sorveteria.
Se você calcular a Correlação de Pearson entre essas duas variáveis e encontrar um valor alto (próximo de 1), é possível inferir que existe uma relação positiva entre elas, ou seja, quanto mais quente, mais sorvetes são vendidos.
Outra aplicação é na comparação de dois conjuntos de dados. Por exemplo, imagine que você tem dados sobre a renda e o consumo de carne de duas cidades diferentes.
Se você calcular a Correlação de Pearson entre renda e consumo de carne pra cada cidade e encontrar valores diferentes, é possível inferir que existem diferenças na relação entre essas variáveis entre as cidades.
Além disso, a Correlação de Pearson também pode ser usada em outras áreas, como psicologia, medicina e economia.
E aí, ficou animado pra usar a Correlação de Pearson em suas análises de dados? Mas lembre-se, ela não indica causalidade, apenas relação entre as variáveis.
Limitações da Correlação de Pearson
Até agora, você já deve ter entendido a importância da Correlação de Pearson na análise de dados e na previsão de relações entre variáveis. No entanto, é importante mencionar algumas limitações dessa medida.
Uma das principais limitações é que a Correlação de Pearson só indica relações lineares entre as variáveis. Isso significa que ela não é adequada pra indicar relações não lineares, como curvas ou formas complexas.
Outra limitação é que a Correlação de Pearson não indica causalidade, ou seja, ela não diz que uma variável é responsável pela outra. Por isso, é importante ter cuidado ao interpretar os resultados e evitar inferir causas a partir da relação encontrada.
Além disso, a Correlação de Pearson não é apropriada pra usar quando as variáveis são categóricas e não numéricas.
Então, é importante levar essas limitações em consideração ao usar a Correlação de Pearson em suas análises de dados.
Conclusão
Bom, chegamos ao final do nosso artigo sobre Correlação de Pearson. Espero que você tenha entendido o que é, como é calculada e como ela pode ser usada na prática.
Lembre-se de que a Correlação de Pearson é uma medida importante na análise de dados, mas ela não indica causalidade. Além disso, ela só indica relações lineares entre as variáveis e não é apropriada pra variáveis categóricas.
Se você quiser continuar aprendendo sobre esse assunto, sugiro que dê uma olhada em exemplos práticos de como a Correlação de Pearson é usada e estude mais sobre outras medidas de correlação, como a Correlação de Spearman.
E aí, gostou do artigo? Deixe seus comentários e sugestões abaixo! Até a próxima!
