Se você é estudante, professor ou pesquisador você está no lugar certo. Hoje, vamos mergulhar em um conceito fundamental: covariância e correlação.
Na análise de dados, entender a relação entre variáveis é essencial. No entanto, como podemos medir essa relação de forma eficaz e precisa?
É aqui que a covariância e a correlação entram em cena.
Neste post, traduzimos conceitos complexos em uma linguagem acessível, fornecendo uma visão abrangente e intuitiva sobre covariância e correlação.
E não se preocupe se você não é um especialista em matemática – estamos aqui para tornar esses tópicos compreensíveis.
Então, prepare-se para explorar como essas ferramentas estatísticas podem ajudá-lo a entender melhor as relações entre variáveis em seus dados e, consequentemente, a aprimorar sua prática e pesquisa na área da saúde. Vamos começar!
Covariância
Covariância é uma medida estatística que indica o grau em que duas variáveis estão linearmente relacionadas.
Ela apenas captura a direção da relação linear entre duas variáveis, em vez da extensão em que estão relacionadas entre si, porque a magnitude da covariância sozinha não fornece uma medida padronizada de associação.
Em termos mais simples, ela não compartilha nenhuma informação sobre quanto a mudança acontecerá. Ela apenas fala sobre a direção da mudança.
Covariância positiva indica que ambas as variáveis se movem juntas, negativa indica que se movem de forma oposta, e próximo de zero significa pouca relação linear.
Uma vez que a covariância sozinha não fornece uma medida padronizada para comparar relacionamentos em diferentes conjuntos de dados.
Para esse fim, é calculada a correlação.
Correlação
Correlação é uma medida estatística que quantifica tanto a força quanto a direção da relação linear entre duas variáveis.
A correlação padroniza a medida de associação, normalizando a covariância dividindo-a pelo produto do desvio padrão delas e retorna um valor variando de -1 a +1.
Isso permite a comparação da força do relacionamento entre variáveis em uma escala padronizada que anteriormente não era possível com a covariância.
O conceito de correlação foi desenvolvido e formalizado por Karl Pearson, um matemático britânico e bioestatístico. Portanto, esse método também é chamado de coeficiente de correlação de Pearson, frequentemente denotado como “r”.
Durante o cálculo da Covariância, a variabilidade conjunta fazendo um produto de seus desvios. Esse produto introduz a variabilidade na covariância.
Portanto, dividir a covariância pelo produto dos desvios padrão reduz a covariância por uma medida da dispersão de cada variável e retorna um valor normalizado, o que é nada mais do que um processo de normalização.
O processo de normalização garante que o valor resultante da correlação esteja dentro da faixa de -1 a 1 e seja uma quantidade adimensional independente das unidades de medida das variáveis X e Y.
Um coeficiente de correlação positivo sugere que as variáveis tendem a aumentar juntas, enquanto um coeficiente negativo indica uma relação inversa.
Quanto mais próximo o coeficiente de correlação estiver de -1 ou +1, mais forte é a relação linear entre as variáveis. Um coeficiente de correlação próximo de 0 indica pouca ou nenhuma relação linear.
Conclusão
Neste post exploramos dois conceitos essenciais na análise de dados: covariância e correlação.
A covariância nos permite entender a variabilidade conjunta entre duas variáveis, enquanto a correlação nos fornece uma medida padronizada da força e direção dessa relação.
Ao compreender esses conceitos, você não apenas aumenta seu repertório teórico, mas também pode colocar essas aplicações em prática em suas análises.
É importante lembrar que a covariância e a correlação não são medidas definitivas de causalidade, mas sim ferramentas poderosas para explorar e entender as relações entre variáveis.
Ao aplicar esses conceitos de forma crítica e contextualizada, podemos utilizar os dados de forma mais eficaz para impulsionar avanços nas diversas áreas do conhecimento.
Portanto, encorajamos você a continuar explorando e aplicando esses conhecimentos em suas próprias análises de dados, buscando sempre expandir sua compreensão e habilidades na interpretação de dados.
Gostou desse conteúdo? Precisa aprender Análise de dados? Faça parte da Psicometria Online Academy: a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. Conheça toda nossa estrutura aqui e nunca mais passe trabalho sozinho(a).
