Em estatística, podemos definir como correlação a medida estatística usada para avaliar se o valor de uma variável impacta no valor de outra variável, isto é, se existe um relacionamento linear entre ambas as variáveis.
A figura a seguir apresenta vários exemplos de ilustrações de correlações entre vários valores de duas varáveis: presentes no eixo X e no eixo Y.
A correlação entre duas variáveis pode ser indicada pelo coeficiente de correlação (r), que representa ainda a força e direção do relacionamento.
Força
Podemos dizer que a correlação varia de 0 a 1 (positivo ou negativo), sendo de:
- 0 a 0,3: correlação desprezível
- 0,3 a 0,5: correlação fraca
- 0,5 a 0,7: correlação moderada
- 0,7 a 0,9: correlação forte
- 0,9 a 1: correlação muito forte
Direção
Verifica se o valor de correlação é positivo ou negativo. Se positivo, a correlação de uma variável x impacta diretamente na variável y. Se negativo, uma variável impacta negativamente a outra.
Por exemplo, se você trabalha em uma loja:
Quanto mais vendas, mais dinheiro você receberá.
Logo vendas e dinheiro estão positivamente correlacionados.
Ou se você é piloto de fórmula 1:
Quanto mais rápido você dirigir, menos tempo levará para percorrer toda a pista.
Logo velocidade e tempo possuem uma correlação negativa.
Observe a seguinte tabela:
x | y |
1 | 1 |
2 | 1 |
3 | 2 |
4 | 3 |
5 | 5 |
6 | 8 |
7 | 13 |
8 | 21 |
9 | 34 |
10 | 55 |
Neste exemplo, a variável x possui uma correlação com y de 0,871303964. Logo, podemos concluir que a correlação entre x e y é forte.
Podemos confirmar isso, plotando um gráfico de dispersão:
Dica: no Excel podemos calcular a correlação entre duas colunas usando a função =CORREL(). Para este exemplo usamos:
=CORREL(A2:A11;B2:B11)
