A correlação é um conceito fundamental em estatística e análise de dados, que ajuda a compreender a relação entre duas variáveis. Embora as correlações fortes, positivas ou negativas, sejam frequentemente realçadas, a correlação zero ou nula é igualmente importante.
Significa que não existe uma relação linear entre as variáveis. Por outras palavras, as alterações numa variável não prevêem alterações na outra.
Neste artigo, vamos explorar o conceito de correlação nula, fornecendo uma definição clara, exemplos ilustrativos e métodos para a determinar.
O que é uma correlação nula ou zero?
A correlação nula é um termo estatístico que descreve uma situação em que não existe uma relação linear entre duas variáveis. Quando duas variáveis têm correlação zero, as alterações numa variável não prevêem alterações na outra. O coeficiente de correlação, que mede o grau e a direção da relação entre as variáveis, é exatamente zero neste caso.
Compreender esta correlação é importante na análise estatística porque ajuda a identificar variáveis que não têm uma relação preditiva entre si, o que é crucial na construção de modelos estatísticos ou na interpretação de padrões de dados.
Sabe mais sobre os tipos de correlação.
Porque é que a correlação zero é importante?
A correlação nula ou zero é um conceito importante em estatística e análise de dados por várias razões, tais como:
Identifica a independência
Ajuda a identificar variáveis que são linearmente independentes umas das outras. Se duas variáveis tiverem correlação zero, as alterações numa variável não fornecem qualquer informação sobre as alterações na outra. Isto é crucial para compreender a estrutura dos dados e as relações (ou falta delas) entre as variáveis.
Melhorar a modelação estatística
Na análise de regressão e noutros modelos estatísticos, a inclusão de variáveis com esta correlação na variável dependente pode acrescentar ruído e reduzir a capacidade de previsão do modelo. Ao identificar e excluir essas variáveis, os modelos podem ser simplificados e tornados mais eficientes, conduzindo a um melhor desempenho e facilidade de interpretação.
Evita interpretações erradas
Compreender esta correlação evita interpretações erradas dos dados.
Por exemplo, um investigador pode inferir erradamente uma relação entre duas variáveis com base na intuição ou em observações iniciais. Calculando o coeficiente de correlação e verificando que é zero, esclarece que não existe uma relação linear, evitando falsas conclusões.
Dá ênfase às relações não lineares
Destaca a possibilidade de relações não lineares. Se duas variáveis tiverem uma correlação zero, isso não significa necessariamente que não estejam relacionadas; podem ter uma relação complexa e não linear. Reconhecer este facto pode levar a mais investigação utilizando outros métodos, como a regressão não linear ou a transformação de dados.
Orienta a conceção experimental
Na conceção de experiências, saber quais as variáveis que têm correlação zero pode orientar a seleção das variáveis a incluir ou controlar. Isto ajuda a conceber experiências mais robustas em que a influência de variáveis irrelevantes é minimizada, conduzindo a resultados mais claros e fiáveis.
Compreender o comportamento das variáveis
Fornece informações sobre o comportamento das variáveis num conjunto de dados. Na análise financeira, compreender quais os activos que têm correlação zero entre si pode ajudar na diversificação da carteira, uma vez que a combinação desses activos pode reduzir o risco global.
Apoia o teste de hipóteses
No teste de hipóteses, esta correlação é frequentemente uma hipótese nula.
Por exemplo, ao testar se duas variáveis estão relacionadas, a hipótese nula pode afirmar que a correlação entre elas é zero. Estabelecer se isto é verdadeiro ou falso ajuda a validar ou refutar hipóteses.
Quais são os exemplos de correlação zero?
Exemplos desta correlação, em que as alterações numa variável não correspondem a alterações noutra variável, podem ser encontrados em vários domínios, tais como:
Domínio de investigação
Exemplo: Número de publicações científicas e sabor de gelado preferido
Um estudo investiga a relação entre o número de publicações científicas de um investigador e o seu sabor de gelado preferido.
Não existe uma relação lógica entre o número de artigos científicos que um investigador publica e a sua preferência por um determinado sabor de gelado. Por conseguinte, espera-se que estas duas variáveis apresentem esta correlação.
Domínio da educação
Exemplo: O tamanho dos sapatos dos alunos e as suas notas a matemática
Um estudo educativo examina se existe alguma relação entre o tamanho do sapato dos alunos e as suas notas a matemática.
O tamanho do sapato é uma caraterística física que não tem qualquer relação com o desempenho académico de um aluno em matemática. Por conseguinte, é provável que a correlação entre o tamanho do sapato e os resultados em matemática seja nula.
Área da saúde
Exemplo: Tipo de sangue e incidência de constipação comum
Um estudo sobre saúde analisa se existe uma ligação entre o tipo de sangue de uma pessoa e o número de vezes que se constipa num ano.
O tipo de sangue não está associado à frequência de contração da constipação comum, que é influenciada por vários outros factores, como a exposição a vírus e a força do sistema imunitário. Por conseguinte, espera-se que a correlação entre o tipo de sangue e a incidência da constipação comum seja nula.
Como identificar a correlação nula ou zero?
Aqui, vamos explorar a forma de identificar esta correlação através de inspeção visual, cálculo estatístico, teste de hipóteses e análise contextual.
1. inspeção visual utilizando gráficos de dispersão
Os diagramas de dispersão são uma ferramenta eficaz para avaliar visualmente a relação entre duas variáveis.
Cria um diagrama de dispersão:
- Coloca uma variável no eixo dos x e a outra no eixo dos y.
- Procura qualquer tendência ou padrão discernível nos pontos de dados.
Identificação da correlação:
- Se os pontos estiverem espalhados aleatoriamente, sem uma tendência clara (nem para cima nem para baixo), sugere uma correlação nula.
- Uma dispersão aleatória implica que nenhuma linha (reta ou curva) se ajusta bem aos pontos de dados.
Exemplo:
- Tamanho dos sapatos dos alunos vs. notas de matemática: Se traçares o tamanho dos sapatos em relação às notas de matemática e vires uma dispersão aleatória de pontos sem tendência, isso indica uma correlação nula.
2. Calcula o coeficiente de correlação
O coeficiente de correlação de Pearson (r) é a medida mais comum de correlação linear.
Avança:
- Recolhe pontos de dados emparelhados para as duas variáveis.
- Encontra a média (average) de cada variável.
- Calcula a distância entre cada ponto de dados e a média.
- Multiplica os desvios de cada par e adiciona os produtos.
- Utiliza a fórmula para encontrar o coeficiente de correlação.
Interpretação da correlação:
- Valor próximo de 0: Se r for próximo de 0, indica pouca ou nenhuma relação linear entre as variáveis.
Exemplo:
- Tamanhos de sapatos e notas em matemática: Se o r calculado for aproximadamente 0, confirma a correlação zero.
3. Teste de hipóteses
O teste de hipóteses estatísticas pode determinar se um coeficiente de correlação observado é significativamente diferente de zero.
Avança:
- Hipótese nula: Supõe que o coeficiente de correlação é zero.
- Hipótese alternativa: Supõe que o coeficiente de correlação não é zero.
- Calcula a estatística do teste: Utiliza um teste t para o coeficiente de correlação.
- Determina o valor de p: Compara o valor de p com um nível de significância (por exemplo, 0,05).
Correlação zero:
- Se o valor de p for superior ao nível de significância, não rejeita a hipótese nula, sugerindo que a correlação não é significativamente diferente de zero.
Exemplo:
- Tipo de sangue e incidência da constipação comum: Ao testar a correlação entre o tipo de sangue e a incidência da constipação comum, se o valor p for elevado, indica que qualquer correlação observada não é estatisticamente significativa, apoiando uma correlação nula.
4. Análise contextual
Compreender o contexto e a base teórica das variáveis é essencial para interpretar os resultados da correlação.
Avança:
- Examina as variáveis: Considera a natureza e as relações esperadas entre as variáveis.
- Aplicar conhecimentos da área: Utiliza os conhecimentos da área para formular hipóteses sobre se uma relação é esperada.
Correlação zero:
- Se a teoria e a investigação anterior sugerirem que não existe uma relação lógica, isto apoia a descoberta desta correlação.
Exemplo:
- Tipo de sangue e incidência da constipação comum: O facto de se saber que o tipo de sangue não afecta a suscetibilidade à constipação comum apoia a interpretação de uma correlação nula, se esta for encontrada.
Correlação negativa vs. positiva vs. zero
A correlação é uma medida estatística que descreve a força e a direção da relação entre duas variáveis. Segue-se uma explicação detalhada da correlação negativa, positiva e nula:
Correlação positiva
- Definição: Uma correlação positiva ocorre quando duas variáveis se movem na mesma direção. Quando uma variável aumenta, a outra também aumenta, e quando uma diminui, a outra também diminui.
- Exemplo: A relação entre a altura e o peso. Geralmente, à medida que a altura de uma pessoa aumenta, o seu peso também tende a aumentar.
- Representação gráfica: Num diagrama de dispersão, os pontos tendem a agrupar-se em torno de uma linha que se inclina para cima da esquerda para a direita.
Correlação negativa
- Definição: Uma correlação negativa ocorre quando duas variáveis se movem em direcções opostas. Quando uma variável aumenta, a outra diminui, e vice-versa.
- Exemplo: A relação entre o tempo de estudo e o número de erros cometidos num exame. Em geral, à medida que o tempo de estudo aumenta, o número de erros diminui.
- Representação gráfica: Num diagrama de dispersão, os pontos tendem a agrupar-se em torno de uma linha que se inclina para baixo da esquerda para a direita.
Correlação zero
- Definição: Indica que não existe relação entre as duas variáveis. As alterações numa variável não prevêem alterações na outra.
- Exemplo: A relação entre o tamanho do sapato de uma pessoa e o seu QI. Não existe qualquer relação lógica entre estas duas variáveis.
- Representação gráfica: Num diagrama de dispersão, os pontos estão distribuídos aleatoriamente, sem qualquer padrão ou declive percetível.
Como o QuestionPro pode ajudar na análise de correlação?
O QuestionPro, uma plataforma de questionário robusta, oferece ferramentas abrangentes para facilitar a análise de correlação eficaz. Veja como o QuestionPro pode ajudá-lo a conduzir a análise de correlação:
Recolha de dados sem esforço
O QuestionPro simplifica o processo de recolha de dados através das suas ferramentas de criação de inquéritos fáceis de utilizar. Pode conceber e distribuir inquéritos para recolher dados quantitativos sobre diversas variáveis de interesse. A plataforma suporta uma variedade de tipos de perguntas, permitindo-te captar dados detalhados e relevantes de forma eficiente.
Análise de dados automatizada
Depois que os dados são coletados, o QuestionPro fornece ferramentas analíticas integradas para análise de correlação. É possível calcular facilmente as correlações, que medem a força e a direção da relação linear entre duas variáveis. O coeficiente de correlação linear varia de -1 a 1, onde:
- 1 indica uma correlação positiva perfeita.
- -1 indica uma correlação negativa perfeita.
- 0 indica uma correlação nula.
Representação visual
O QuestionPro oferece ferramentas de visualização para o ajudar a interpretar os resultados da sua análise de correlação. Gráficos de dispersão e matrizes de correlação podem ser gerados para fornecer uma representação gráfica clara das relações entre variáveis. Esta ajuda visual é crucial para identificar rapidamente tendências e padrões.
Identificar padrões e tendências
Utilizando a análise de correlação do QuestionPro, os investigadores podem observar correlações (positivas, negativas ou nulas) entre variáveis:
- Correlação positiva: ambas as variáveis evoluem na mesma direção. Por exemplo, um aumento das despesas com publicidade pode estar correlacionado com um aumento das vendas.
- Correlação negativa: As variáveis tendem a mover-se em direcções opostas. Por exemplo, um aumento do tempo de ecrã pode estar correlacionado com uma diminuição do desempenho académico.
- Correlação nula: Não existe qualquer relação entre as variáveis. Por exemplo, o número de anos de escolaridade pode não estar correlacionado com o número de letras do nome de uma pessoa.
Aplicações práticas
A análise de correlação no QuestionPro pode ser utilizada para uma série de aplicações práticas, tais como:
- Estudos de mercado: Mede a eficácia das campanhas de marketing, correlacionando as despesas de publicidade com o desempenho das vendas.
- Saúde: Avalia a relação entre a utilização de medicamentos e os resultados dos doentes, tais como os níveis de tensão arterial.
- Educação: Determinar o impacto dos hábitos de estudo no desempenho académico, correlacionando as horas de estudo com as notas.
Conclusão
A correlação nula ou correlação zero entre duas variáveis significa a ausência de uma relação linear, indicando que as alterações numa variável não correspondem a alterações noutra. Calculando os coeficientes de correlação e visualizando os dados através de gráficos de dispersão, os investigadores podem determinar com precisão se as variáveis estão correlacionadas de forma positiva, negativa ou nula.
Usar o QuestionPro para análise de correlação em suas pesquisas fornece uma maneira poderosa de descobrir relações significativas entre variáveis. Explorando a interface intuitiva do QuestionPro, as ferramentas analíticas avançadas e os recursos abrangentes de relatórios, é possível executar com eficácia a análise de correlação e obter informações valiosas dos seus dados.
