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Correlação Linear (Pearson r)

Calcule o coeficiente de correlação de Pearson (r) entre dois conjuntos de dados e meça a força da relação linear, de -1 a +1. Ideal para estatística e pesquisa.

r

Coeficiente de correlação de Pearson (r)

O r de Pearson diz o quão forte é a relação linear entre duas variáveis e para que lado ela aponta: r = Σ((xᵢ−x̄)(yᵢ−ȳ)) / √(Σ(xᵢ−x̄)²·Σ(yᵢ−ȳ)²). O valor sempre cai dentro de [−1, 1], e o seu quadrado mostra que fração da variância de Y é atribuída a X. Pegue X=[1,2,3,4,5] e Y=[2,4,5,4,6]: o resultado é r ≈ 0,83, ou seja, cerca de 69% da variância de Y se explica linearmente por X. Só cuidado com os outliers. Um único ponto extremo basta para inverter o sinal, como o quarteto de Anscombe (1973) deixou famoso. Quando os dados são monotônicos mas não lineares, ou caem numa escala ordinal, recorra ao ρ de Spearman.

Aplicações

Aparece no diagnóstico de regressão linear, em finanças (índice de Sharpe, diversificação de carteira de Markowitz a partir da matriz de correlação entre ativos), na epidemiologia para estudos dose-resposta, em ciências sociais com a confiabilidade teste-reteste, na seleção de features em machine learning e no controle de qualidade.

Perguntas frequentes

r = 0 significa independência? De jeito nenhum. Só descarta uma relação linear. Y = X² num intervalo simétrico dá r ≈ 0 mesmo a relação sendo perfeitamente determinística.

Tamanho mínimo de amostra? A conta funciona a partir de n ≥ 3, mas para confiar na inferência o normal é querer n ≥ 30. Abaixo disso, o r oscila bastante.

Pearson ou Spearman? Pearson conta com linearidade e dados contínuos mais ou menos normais. Spearman não exige nada disso, então costuma levar a melhor quando há outliers, dados em ranks ou padrões monotônicos que não são retas.

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