Correlação de Pearson
Associação e correlação · distribuição de referência: t(n−2)
Quando usar
Medir e testar a relação linear entre duas variáveis quantitativas.
Hipótese nula
Não há correlação linear: ρ = 0.
Pressupostos
- Relação linear
- Normalidade bivariada (para o teste)
- Sem valores extremos influentes
Estatística
t = \dfrac{r\sqrt{n - 2}}{\sqrt{1 - r^2}}Tamanho de efeito
O próprio r; r² é a fração da variância de uma variável explicada pela outra.
Como reportar
r(28) = 0,42; p = 0,021
No R e no Python
R
cor.test(x, y)Python
stats.pearsonr(x, y)No Python, stats é scipy.stats e np é numpy.
Variantes e alternativas
- Correlação de Spearman, para relações monotônicas ou dados ordinais
Onde fica no catálogo
Associação e correlação. Em vez de comparar grupos, medem se duas variáveis variam juntas e com que força.
Na árvore de decisão
- O que você quer fazer? Medir a relação entre duas variáveis
- Que tipo são as variáveis? As duas numéricas
- A relação é linear, sem valores extremos fortes? Sim