Forte positiva
- Entrada
- horas de estudo × nota no exame
- Saída esperada
- r ≈ 0.85
72% da variância da nota é explicada pelas horas estudadas.
como interpretar a correlação de Pearson
Como Interpretar a Correlação de Pearson
r próximo de ±1 indica correlação linear forte. r próximo de 0 indica correlação fraca. r² mede a proporção da variância de Y explicada por X.
Escala de interpretação de r
- Classificação comum: |r| ≥ 0.9 (muito forte), 0.7–0.9 (forte), 0.5–0.7 (moderada), 0.3–0.5 (fraca), < 0.3 (negligenciável). Esses limiares variam por área.
- r = 0.7 → r² = 0.49 (49% da variância de Y explicada por X). r = 0.3 → r² = 0.09 (apenas 9%). O salto de r² é não-linear.
Exemplos
Correlação espúria
- Entrada
- consumo de sorvete × afogamentos
- Saída esperada
- r ≈ 0.95
Correlação alta, mas causalidade espúria — ambas sobem no verão.
FAQ da ferramenta completa
O coeficiente r de Pearson mede a intensidade e direção da relação linear entre duas variáveis. Varia de −1 a +1: valores próximos de ±1 indicam correlação forte; próximos de 0 indicam correlação fraca ou ausente.
Perguntas frequentes
r = 0 significa independência estatística?
Não necessariamente. r = 0 indica ausência de correlação LINEAR. Pode existir uma relação curvilínea perfeita com r = 0 (ex: y = x²).
Esta página substitui uma análise oficial ou profissional?
Não. Ela ajuda a entender o cenário e usar a ferramenta com mais segurança, mas decisões reais devem considerar fonte oficial, contexto completo e orientação qualificada quando necessário.