Calculadora de Coeficiente de Correlação
Calcule o Coeficiente de Correlação Linear r de Pearson e r² (coeficiente de determinação).
Separe os valores por ponto e vírgula, espaços ou vírgulas. Use vírgulas para decimais se separar por ponto e vírgula (ex. 1,5; 2,3; 4,1).
Insira a mesma quantidade de valores de X para manter a correspondência dos pares.
Métricas Estatísticas
Coeficiente (r)
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Determinação (r²)
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Tamanho Amostra (n)
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Sentido da Linha
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Média de X (x̄)
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Média de Y (ȳ)
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Desvio Padrão Sx
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Desvio Padrão Sy
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Passos Estatísticos do Cálculo
Tabela de Desvios e Covariância
| Par | Valor X | Valor Y | Desvio (x - x̄) | Desvio (y - ȳ) | Prod. Desvios (dx·dy) | Desvio x² | Desvio y² |
|---|
Como Interpretar o r de Pearson?
| Valor Absoluto de |r| | Força da Relação Linear | Impacto nas Variáveis |
|---|---|---|
| 0,00 – 0,19 | Desprezível / Nula | Sem associação linear aparente |
| 0,20 – 0,39 | Fraca | Tendência linear muito sutil ou ruidosa |
| 0,40 – 0,59 | Moderada | Relação discernível, porém com desvios comuns |
| 0,60 – 0,79 | Forte | Alinhamento claro e confiável entre os dados |
| 0,80 – 0,99 | Muito Forte | Associação linear extremamente estreita |
| 1,00 | Perfeita | Todos os pontos alinham-se exatamente na reta |
Perguntas Frequentes (FAQ)
O coeficiente de correlação de Pearson (r) mede o grau de relação linear entre duas variáveis contínuas. Varia de −1 (correlação negativa perfeita) a +1 (correlação positiva perfeita). Próximo de zero indica ausência de relação linear.
O r² (obtido elevando o coeficiente r ao quadrado) representa a porcentagem de variação de Y que é explicada ou prevista pelo comportamento de X. Por exemplo, se r = 0,80, então r² = 0,64, significando que 64% da variação de Y é diretamente explicada pela relação com X.
A correlação aponta apenas que dois conjuntos de dados variam em sincronia matemática. Ela não prova que X provoca a alteração em Y. Podem existir fatores ocultos (variáveis de confusão) influenciando ambas ao mesmo tempo, ou ser apenas uma correlação espúria por coincidência estocástica.