Uma empresa de consultoria está analisando dados sobre o tempo de uso de redes sociais por seus funcionários e o nível de produtividade no trabalho. A equipe de análise de dados calculou um coeficiente de correlação linear significativo entre essas duas variáveis. Contudo, antes de tirar conclusões precipitadas e implementar políticas baseadas nessa observação, é crucial que a equipe compreenda as limitações da análise de correlação e o que é necessário para inferir uma relação de causa e efeito.
Considerando a análise de correlação entre variáveis e a complexidade de se estabelecer causalidade, assinale a alternativa que apresenta a afirmação correta sobre a relação entre correlação e causalidade.
A Uma correlação forte e positiva entre duas variáveis é uma prova estatística de que uma variável causa a outra, validando a relação de causa e efeito.
B A análise de correlação quantifica a força e a direção de uma relação linear entre variáveis, mas, por si só, não é suficiente para estabelecer uma relação de causa e efeito, que geralmente depende de um embasamento teórico ou de um delineamento experimental adequado.
C A correlação é uma medida que só é aplicável quando as variáveis possuem unidades de medida diferentes, pois ela padroniza a relação.
D O principal propósito da análise de correlação é identificar a variável dependente e a variável independente em um modelo de regressão, sendo ela a única ferramenta para isso.