A Análise de Variância ou ANOVA é um procedimento usado para comparar a distribuição de três ou mais grupos em amostras independentes.
A estatística F é a estatística de teste para testes F. Em geral, uma estatística F é uma razão de duas quantidades que se espera que sejam aproximadamente iguais sob a hipótese nula, que por sua vez produz uma estatística F de valor aproximadamente 1.
O coeficiente de correlação é um número entre -1 e 1. Quanto mais próximo de 1, mais forte é a associação positiva entre as variáveis. Em outras palavras, a linha de tendência é ascendente, e se ajusta muito bem aos dados.
Quando o coeficiente de correlação se aproxima de 1, nota-se um aumento no valor de uma variável quando a outra também aumenta, ou seja, há uma relação linear positiva. ... Isso é o que é chamado de correlação negativa ou inversa.
) para medir o grau de correlação. Um dos coeficientes de correlação mais conhecidos é o coeficiente de correlação de Pearson, obtido pela divisão da covariância de duas variáveis pelo produto dos seus desvios padrão e sensível a uma relação linear entre duas variáveis.
O coeficente de correlação r é usado para medir a força de relações lineares entre duas variáveis Y e X. Quando r = 0, isto significa que não há relação linear entre as variáveis. Porém, r pode ser zero e ainda assim existir possivelmente alguma relação entre as duas variáveis, mas ela será necessariamente não-linear.
⇨ 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.