Empresa de Processamento de Dados da Previdência Social 2023
variável
estatística descritiva
X
Y
média amostral
8
8
desvio padrão amostral
4
5
Com base nas informações do quadro precedente, que apresenta estatísticas descritivas referentes a duas variáveis quantitativas, X e Y, e sabendo que a covariância amostral entre elas é igual a 15, julgue os itens a seguir.
O coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis X e Y é superior a 0,6.
Certo
Errado
Resolução
O coeficiente de correlação linear de Pearson é uma medida que indica o grau de correlação linear entre duas variáveis quantitativas. Ele varia entre -1 e 1, onde 1 indica uma correlação positiva perfeita, -1 indica uma correlação negativa perfeita e 0 indica a ausência de correlação linear. Um valor superior a 0,6 sugere uma correlação positiva moderada a forte entre as variáveis X e Y. Portanto, se a afirmação é que o coeficiente de correlação linear de Pearson é superior a 0,6, isso implica que há uma correlação positiva significativa entre as variáveis.
Dicas
Relembre o que significa o coeficiente de correlação linear de Pearson e sua escala de -1 a 1.
Pense na direção e força da relação que os valores do coeficiente podem indicar.
Valores acima de 0 indicam uma correlação positiva, enquanto valores abaixo de 0 indicam uma correlação negativa.
Erros Comuns
Confundir a direção da correlação (positiva ou negativa) com a força da correlação (forte ou fraca).
Achar que qualquer valor acima de 0 já indica uma correlação forte, sem considerar a magnitude do coeficiente.
O conceito principal envolvido aqui é o coeficiente de correlação linear de Pearson, que é um indicador estatístico da força e direção de uma relação linear entre duas variáveis quantitativas. É importante entender que valores próximos de 1 ou -1 indicam uma forte correlação linear, seja positiva ou negativa, respectivamente, enquanto valores próximos de 0 indicam uma correlação linear fraca ou inexistente.
