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O coeficiente de correlação mede a robustez da relação entre duas variáveis. O coeficiente de correlação de Pearson é um dos coeficientes de correlação mais utilizados e mede a relação linear entre duas variáveis. O valor do coeficiente de correlação, denotado como r, varia de -1 a +1, o que dá a força do relacionamento e se a relação é negativa ou positiva. Quando o valor de r é maior que zero, é uma relação positiva; Quando o valor é inferior a zero, é uma relação negativa. Um valor de zero indica que não há relação entre as duas variáveis.

Se o coeficiente de correlação de duas variáveis ​​for zero, significa que não existe uma relação linear entre as variáveis. No entanto, isso é apenas para uma relação linear; é possível que as variáveis ​​tenham uma forte relação curvilínea. Quando o valor de r é próximo de zero, geralmente entre -0. 1 e +0. 1, as variáveis ​​não têm relação linear ou uma relação linear muito fraca. Por exemplo, suponha que os preços do café e dos computadores sejam observados e que tenham uma correlação de +. 0008;; Isso significa que não há correlação, ou relação, entre as duas variáveis.

Uma correlação positiva, quando r é maior que 0, significa que ambas as variáveis ​​se movem na mesma direção. Quando r é +1, significa que as duas variáveis ​​que estão sendo comparadas têm uma relação positiva perfeita; Quando uma variável se move mais ou menos, a outra variável se move na mesma direção com a mesma magnitude. Quanto mais perto o valor de r é para +1, maior será a relação linear. Por exemplo, suponha que o valor dos preços do petróleo esteja diretamente relacionado aos preços dos bilhetes de avião, com um coeficiente de correlação de +0. 8. A relação entre os preços do petróleo e as tarifas aéreas tem uma correlação positiva muito forte, uma vez que o valor é próximo de +1. Então, se o preço do petróleo diminui, as tarifas aéreas seguem em conjunto. Se o preço do petróleo aumentar, o mesmo acontece com os preços dos bilhetes de avião.

Uma correlação negativa, quando r é inferior a 0, indica que ambas as variáveis ​​se movem na direção oposta. Quando r é -1, o relacionamento é dito ser perfeitamente correlacionado negativamente; em suma, se uma variável aumenta, a outra variável diminui com a mesma magnitude e vice-versa. Por exemplo, suponha que um estudo seja conduzido para avaliar a relação entre temperatura externa e contas de aquecimento. O estudo conclui que existe uma correlação negativa entre os preços das contas de aquecimento e a temperatura exterior.O coeficiente de correlação é calculado para ser -0. 96. Esta forte correlação negativa significa que à medida que a temperatura diminui, os preços das contas de aquecimento aumentam e vice-versa.

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