Quanto maior for o valor absoluto do coeficiente, mais forte é a relação entre as variáveis. Para a correlação de Pearson, um valor absoluto de 1 indica uma relação linear perfeita. A correlação perto de 0 indica que não há relação linear entre as variáveis. O sinal de cada coeficiente indica a direção da relação.
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.
Dentre muitas outras, é possível calcular sem grandes dificuldade o coeficiente de correlação de Pearson usando a formula “=CORREL(matriz1;matriz2)” onde as matrizes 1 e 2 são os dados referentes as variáveis que se deseja correlacionar.
⇨ A palavra simples que compõe o nome correlação linear simples, indica que estão envolvidas no cálculo somente duas variáveis. ⇨ O coeficiente de correlação linear de Pearson mede a correlação em estatística paramétrica.
Uma relação linear é uma tendência nos dados que pode ser modelada por uma linha reta. Por exemplo, suponha que uma empresa aérea deseja estimar o impacto do preço dos combustíveis sobre o custo dos voos.
A regressão linear quantifica a relação entre uma ou mais variáveis preditoras e uma variável de resultado. Por exemplo, a regressão linear pode ser usada para quantificar os impactos relativos de idade, sexo e dieta (as variáveis preditoras) na altura (a variável de desfecho).