Noções sobre Correlação: resumo

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Capítulo 6:Noções sobre Correlação
O capítulo 6 do livro Introdução a Bioestatística da Sônia Vieira é interessante, pois
introduz sobre as noções de correlação. Ele começa apresentando a importância de
um diagrama de dispersão numa análise estatística. Para facilitar o entendimento, a
autora traz duas variáveis, a X e a Y, e supões que os leitores já saibam calcular a
média, o mínimo, o máximo e o desvio padrão dessas variáveis, conforme já foi
estudado nos capítulos anteriores. No entanto, ainda é preciso saber se existe
alguma relação entre essas variáveis, se existe, qual tipo e grau tem essa relação.
É importante, para estudar essa relação, que se construa um gráfico, chamado de
diagrama de dispersão, que permite enxergar a relação entre as variáveis, ele pode
ser construído a partir do traçado de um sistema de eixos cartesianos que
represente uma variável em cada eixo e que sejam estabelecidas escalas para dar
ao diagrama um aspecto quadrado. Em seguida, deve-se escrever o nome das
variáveis em seus respectivos eixos e depois, as graduações, para, por fim,
desenhar um ponto que represente cada par de valores das variáveis.
Depois de construir o gráfico, é possível identificar qual a relação entre as variáveis,
de modo que, se X e Y crescem no mesmo sentido, a correlação entre as variáveis é
positiva, se X e Y crescem em sentidos opostos, a correlação é negativa. No caso
da representação gráfica, quando os pontos estão muito espalhados, indica que a
correlação é fraca, será forte quando os pontos estiverem mais concentrados em
torno de uma reta imaginária. Pode, ainda, existir o caso de correlação nula, que é
muito interessante, porque acontece quando a variação Y não está relacionada com
a X, nesse caso, X cresce e Y varia ao acaso, assim, não existe correlação entre
elas. Ainda sobre as representações gráficas, elas podem ser consideradas lineares
quando os pontos estão dispersos em torno de uma reta.
Também é essencial medir o grau de correlação linear entre duas variáveis
numéricas. Essa medida é o coeficiente de correlação de Pearson, que se
representa por r e é definido pela fórmula:
A partir do resultado do cálculo, é possível interpretar o valor do coeficiente de
correlação, que deve ser sempre entre -1 e +1 (inclusive o -1 e +1), sendo, quando o
resultado for +1, significa que a correlação é perfeita positiva e -1, perfeita negativa.
Quando 0, a correlação é nula e 0 < r < 1, a correlação positiva e -1 < r < 0,
negativa. Nas ciências da saúde, os coeficientes de correlação são pequenos,
devido à grande variabilidade dos fenômenos biológicos.
Para calcular o coeficiente de correlação, é preciso fazer algumas pressuposições,
precisa saber se as unidades medidas foram ao acaso ou se representam uma
grande população, se cada unidade fornece valores para as variáveis X e Y e se
essas variáveis foram medidas independentemente, de modo que a correlação
nunca será zero.
Além disso, é importante ter cuidado ao interpretar os coeficientes de correlação,
pois o valor de r só tem significado se os pontos em um diagrama de dispersão
estiverem em torno de uma linha reta, logo é preciso primeiro desenhar o diagrama
e se ele não for linear, r não irá medir a relação entre as variáveis. Também é
importante destacar que o fato da correlação ser positiva, não significa que o
aumento de uma variável causa aumento na outra, apenas indica que elas crescem
no mesmo sentido, de maneira igual acontece com a negativa, o acréscimo de uma
não significa o decréscimo de outra. É preciso saber desses detalhes para que não
haja interpretação equivocada sobre as correlações entre as variáveis estudadas.
Portanto, é essencial estudar as noções sobre correlação em estudos científicos na
área da saúde, primeiramente para entender a relação entre as variáveis existentes
e para saber interpretar um diagrama de dispersão de maneira correta e em
segundo lugar, para expressar resultados coerentes e precisos em uma pesquisa.