Exemplo de Correlação

Um banco exige oito informações de candidatos a empréstimos: renda, grau de instrução, idade, tempo na residência atual, tempo no emprego atual, poupança, dívidas e número de cartões de crédito. Um administrador bancário deseja analisar esses dados para determinar a melhor maneira de agrupá-los e relatá-los. O administrador coleta essas informações de 30 candidatos a empréstimos.

O administrador do banco usa a correlação de Pearson para examinar a força e a direção da relação linear entre cada par de variáveis.
  1. Abra os dados amostrais, CandidatoAEmpréstimo.MTW.
  2. Selecione Estat > Estatísticas Básicas > Correlação.
  3. Em Variáveis, insira Idade Residência Emprego Poupança Dívida 'Cartões de crédito'.
  4. Clique em Gráficos.
  5. Em Estatísticas a serem exibidas no gráfico, escolha Correlações e intervalos.
  6. Clique em OK em cada caixa de diálogo.

Interpretar os resultados

Use a matriz de dispersão para avaliar visualmente a relação entre cada combinação de variáveis. As relações podem ser lineares, monótonas ou nenhuma.
  • O maior coeficiente de correlação de Pearson é entre empregar e residência. Este valor de 0,952 representa uma relação positiva entre as variáveis. À medida que o emprego aumenta, a residência também aumenta. O intervalo de confiança de 95% é de 0,901 - 0,977.
  • O coeficiente de correlação de Pearson entre cartões de crédito e poupança é de 0,410. Conforme o número de cartões de crédito aumenta, a economia tende a diminuir. O intervalo de confiança de 95% varia de -0,671 a -0,059.

Use também a matriz de dispersão para procurar outliers que possam influenciar fortemente os resultados. Por exemplo, a linha 6 contém um ponto de dados extremo que pode influenciar a correlação entre as variáveis. Um exemplo disso pode ser visto no gráfico dívida e idade.

Geralmente, quando a correlação é mais forte, o intervalo de confiança é mais estreito. Por exemplo, cartões de crédito e idade têm uma correlação fraca e o intervalo de confiança de 95% varia de -0,468 a 0,242.

Correlação: Idade; Residência; Emprego; Poupança; Dívida; Cartões de crédito

Método Tipo de correlação Pearson Linhas usadas 30
Correlações Idade Residência Emprego Poupança Dívida Residência 0,838 Emprego 0,848 0,952 Poupança 0,552 0,570 0,539 Dívida 0,032 0,186 0,247 -0,393 Cartões de crédito -0,130 0,053 0,023 -0,410 0,474
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