Qual a diferença entre correlação de Pearson e Spearman?

Enquanto a correlação de Pearson avalia relações lineares, a correlação de Spearman avalia relações monótonas, sejam elas lineares ou não. Se não houver valores de dados repetidos, uma correlação de Spearman perfeita de +1 ou -1 ocorre quando cada uma das variáveis é uma função monótona perfeita da outra.

Como interpretar o coeficiente de correlação de Spearman?

O coeficiente de correlação pode variar em termos de valor de -1 a +1. Quanto maior for o valor absoluto do coeficiente, mais forte é a relação entre as variáveis. Para a correlação de Spearman, um valor absoluto de 1 indica que os dados ordenados por posto são perfeitamente lineares.

Quando usar a correlação de Pearson?

O coeficiente de correlação de Pearson tem o objetivo de indicar como as duas variáveis associadas estão entre si, assim: Correlação menor que zero:Se a correlação é menor que zero, significa que é negativo, isto é, que as variáveis são inversamente relacionadas.

O que significa quando a correlação é negativa?

Se uma variável tende a aumentar quando a outra aumenta, dizemos que a correlação é positiva. Por outro lado, se uma variável tende a diminuir quando a outra aumenta, dizemos que a correlação é negativa.

Quando uma correlação é positiva o coeficiente de correlação é?

Correlação maior que zero: Se a correlação for igual a +1, significa que é perfeito positivo. Neste caso, significa que a correlação é positiva, isto é, que as variáveis estão diretamente correlacionadas.

O que indica a correlação?

Correlação significa uma semelhança ou relação entre duas coisas, pessoas ou ideias. É uma semelhança ou equivalência que existe entre duas hipóteses, situações ou objetos diferentes. No campo da estatística e da matemática a correlação se refere a uma medida entre duas ou mais variáveis que se relacionam.