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Calculadora de correlação Pearson e Spearman

Calcula simultaneamente o coeficiente de correlação de Pearson e o coeficiente de Spearman entre duas variáveis.

Correlação de Pearson e Spearman

O r de Pearson mede o quanto duas variáveis caminham juntas em linha reta: r = Σ(xᵢ − x̄)(yᵢ − ȳ) / √(Σ(xᵢ − x̄)²·Σ(yᵢ − ȳ)²). Ele pressupõe dados intervalares, e basta um ponto extremo para puxar o resultado. Já o ρ de Spearman faz a mesma conta, só que sobre os postos (ranks) de x e y em vez dos valores brutos. Isso o torna não-paramétrico: capta qualquer relação monotônica, e não apenas a linear, sem se deixar abalar por outliers. Os dois ficam em [−1, 1], onde −1 é uma tendência negativa perfeita, 0 indica nenhuma associação monotônica e +1 uma positiva perfeita. Aviso: o quarteto de Anscombe (1973) reúne quatro conjuntos que dividem o mesmo r ≈ 0,82 e ainda assim têm formatos completamente diferentes. Por isso, não interprete r sem antes olhar o gráfico de dispersão. E correlação, por mais forte que seja, não diz nada sobre causa.

Aplicações

Na epidemiologia, cruzando um fator de risco com o desfecho. Em finanças, para medir a correlação entre ativos e diversificar a carteira. No machine learning, na seleção de features e na caça à colinearidade. A psicometria recorre a ela para validar questionários, e testes A/B a usam em métricas relacionadas. No fim das contas, quase toda análise exploratória que rastreia a relação entre duas variáveis numéricas começa por aqui.

Perguntas frequentes

Pearson ou Spearman, qual usar? Fique com Pearson quando a relação parece quase linear e não há outliers extremos. Mude para Spearman se a tendência for monotônica mas curva, se os dados forem ordinais ou se alguns outliers estiverem distorcendo tudo.

O que conta como correlação "forte"? A convenção aproximada de Cohen coloca |r| ≈ 0,1 como pequena, 0,3 como média e 0,5 como grande. O patamar varia muito conforme a área, porém. Um físico talvez chame 0,9 de fraco, enquanto nas ciências sociais 0,3 já chama atenção.

r = 0 quer dizer que não existe relação alguma? Não necessariamente. Tudo o que ele descarta é a associação linear. Pegue uma parábola limpa y = x² em [−1, 1]: ela dá r = 0 e, mesmo assim, a relação é totalmente determinística. É justamente por isso que se plota o gráfico de dispersão.

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