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Método

Selecione a correlação de Pearson ou a correlação de Spearman.

Correlação de Pearson

Use o coeficiente de correlação de Pearson para analisar a intensidade e a direção da relação linear entre duas variáveis contínuas.A correlação de Pearson é o método mais comum de correlação.

Por exemplo, um engenheiro pode utilizar o coeficiente de correlação de Pearson para determinar se um aumento da temperatura da instalação está associado à diminuição da espessura do revestimento de chocolate.

Correlação de Spearman

Use o coeficiente de correlação de Spearman (também conhecido como rho de Spearman), quando a relação entre as variáveis não for linear. A correlação de Spearman mede a relação monotônica entre duas variáveis contínuas ou ordinais. Em uma relação monotônica, as variáveis tendem a mover-se na mesma direção relativa, mas não necessariamente a uma taxa constante. Em uma relação linear, as variáveis se movem na mesma direção, a uma taxa constante. Para obter mais informações, acesse Relações lineares, não lineares e monotônicas.

O coeficiente de correlação de Spearman é frequentemente usado para avaliar as relações com variáveis ordinais. Se seus dados forem contínuos, o Minitab atribui postos aos dados brutos antes de realizar a correlação.

Por exemplo, um gerente classifica os funcionários na ordem em que eles concluem uma série de testes. O gerente pode utilizar o coeficiente de correlação de Spearman para avaliar se a pontuação do funcionário está relacionada ao número de meses em que eles foram empregados.

Para obter mais informações, acesse Uma comparação dos métodos de correlação de Pearson e Spearman.

Nível de confiança

Em Nível de confiança, insira no nível de confiança para o intervalo de confiança.

Em geral, um nível de confiança de 95% funciona bem. Um nível de confiança de 95% indica que, se você coletar 100 amostras aleatórias da população, os intervalos de confiança para aproximadamente 95 das amostras conterão o coeficiente de correlação.

Para um determinado conjunto de dados, um nível de confiança mais baixo produz um intervalo de confiança estreito e um nível de confiança mais alto produz um intervalo de confiança mais amplo. A largura do intervalo também tende a diminuir com amostras maiores. Portanto, você pode querer usar um nível de confiança diferente de 95%, dependendo do tamanho amostral.

Se o tamanho da amostra for pequeno, um intervalo de confiança de 95% pode ser grande demais para ser útil. Com um nível de confiança mais baixo, como 90%, é possível produzir um intervalo mais estreito. No entanto, a probabilidade de que o intervalo contenha o coeficiente de correlação diminui.
Se seu tamanho amostral for grande, considere o uso de um nível de confiança mais alto, como 99%. Com uma amostra grande, um nível de confiança de 99% ainda pode produzir um intervalo razoavelmente restrito, embora também aumente a probabilidade de que o intervalo contenha o coeficiente de correlação.

Armazenar matriz de Correlação

Armazene a matriz de correlação na worksheet. O Minitab armazena cada matriz com o nome CORR1, CORR2, e assim por diante. Se você quiser exibir a matriz depois de tê-la armazenado, escolha Dados > Exibição de Dados.