Considerando a passagem de texto e os conteúdos da Rota de Aprendizagem da aula 4, tema 4 – Entendendo e aplicando testes de correlação, de Bioesta...
I. ( ) O coeficiente de correlação de Pearson indica uma correlação medida ou o grau de associação entre duas variáveis.
II. ( ) O coeficiente de correlação de Pearson (r) possui uma escala que varia de -1 a +1 com ponto central em 1. A correlação é interpretada da seguinte forma: r = 0 indica ausência de correlação entre indivíduos de um grupo; r = -1,0 indica uma correlação inversa perfeita; e r = 1,0 indica uma correlação direta perfeita.
III. ( ) Quando temos uma correlação inversa perfeita, assumimos que conforme o valor de uma variável aumenta, o valor da outra variável de interesse cai em todos os casos vistos naquele conjunto de dados.
IV. ( ) No caso de uma correlação direta perfeita, observamos a condição oposta, ou seja, à medida que os valores de uma variável aumentam, os valores da outra variável de interesse também aumentam para todos os casos observados naquele conjunto de dados.
A I e II
B I e III
C III e IV
D I, III e IV
E II, III e IV
Essa pergunta também está no material:
💡 1 Resposta
Ed 
A alternativa correta é a letra D) I, III e IV. I. Verdadeiro. O coeficiente de correlação de Pearson é uma medida de correlação entre duas variáveis, que indica o grau de associação entre elas. II. Falso. O coeficiente de correlação de Pearson possui uma escala que varia de -1 a +1, com ponto central em 0. A correlação é interpretada da seguinte forma: r = 0 indica ausência de correlação entre as variáveis; r = -1,0 indica uma correlação inversa perfeita; e r = 1,0 indica uma correlação direta perfeita. III. Verdadeiro. Quando temos uma correlação inversa perfeita, conforme o valor de uma variável aumenta, o valor da outra variável de interesse cai em todos os casos vistos naquele conjunto de dados. IV. Verdadeiro. No caso de uma correlação direta perfeita, observamos a condição oposta, ou seja, à medida que os valores de uma variável aumentam, os valores da outra variável de interesse também aumentam para todos os casos observados naquele conjunto de dados.
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