O que é rô de Spearman e r de Pearson para categorias ordinais?

Para obter estas estatísticas, selecione Estat > Tabelas > Tabulação cruzada e qui-quadrado, clique em Outras Estatísticas, e selecione Coeficientes de correlação para categorias ordinais.

Use o rô de Spearman e o r de Pearson para avaliar a associação entre duas variáveis que possuam categorias ordinais. Categorias ordinais possuem um aordem natural, como pequeno, médio e grande.

O coeficiente pode variar de -1 a +1. Quanto maior for o valor absoluto do coeficiente, mais forte é a relação entre as variáveis. Um valor absoluto de 1 indica uma relação perfeita, e um valor zero indica ausência de relação ordinal. A interpretação de um valor intermediário como correlação fraca, média ou forte depende das metas e requisitos.A interpretação de um valor intermediário como correlação fraca, média ou forte depende das metas e requisitos.

Exemplo de rô de Spearman e r de Pearson

Por exemplo, você analisa a satisfação dos clientes para uma revenda de automóveis que oferece três níveis de serviços para carros novos: sem atendimento, atendimento padrão e atendimento premium. Você obtém uma amostra aleatória de clientes e pergunta se eles estão insatisfeitos, neutros ou satisfeitos com o atendimento ao cliente. Os dados incluem duas variáveis ordinais: pacote de serviços e satisfação do cliente. Você deseja determinar se existe uma associação entre o nível de serviço e a satisfação dos clientes que usam o serviço. Você digita os dados na seguinte tabela com dois fatores:

	Sem atendimento	Atendimento padrão	Atendimento premium
Insatisfeito	162	104	36
Neutro	99	91	93
Satisfeito	39	105	171

O R de Pearson e o rô de Spearman para esta tabela são ambos 0,424. É possível concluir que existe uma associação positiva entre o nível de serviço e a satisfação do cliente: os clientes que optam por um plano de serviços superior tendem a expressar maior satisfação com a empresa.

Considerações importantes sobre o rô de Spearman e o r de Pearson

É importante lembrar que correlação não implica causa. Por exemplo, se as vendas de sorvete estão positivamente correlacionada a ataques de tubarão a banhistas, isso não significa que o consumo de sorvete causa ataques de tubarão. Outra variável, como o calor, pode aumentar as vendas de sorvete e o banho de mar.

A estatística de Pearson calculada com Tabulação cruzada e qui-quadrado só funciona para dados ordinais. Por exemplo, os valores contínuos 22, 37 e 53 são analisados como os valores ordinais 1, 2 e 3. Para calcular o coeficiente de correlação de Pearson para duas ou mais colunas de dados contínuos, use Estat > Estatísticas Básicas > Correlação.

Observação

Para valores de teste, você deve alterar a ordem padrão dos valores, se necessário, para mostrar a ordem natural das categorias. Por exemplo, a menos que você mude a ordem dos valores para uma coluna com os valores de texto "estreito", "médio" e "largo", esses valores serão ordenados alfabeticamente e analisados como os valores ordinais 2, 1 e 3.