Correlação é uma técnica estatística que mostra quão fortemente duas variáveis estão relacionadas uma com a outra ou o grau de associação entre as duas. Por exemplo, se tivermos os dados de peso e altura de pessoas mais altas e mais baixas, com a correlação entre elas, podemos descobrir como estas duas variáveis estão relacionadas. Podemos também encontrar a correlação entre estas duas variáveis e dizer que os seus pesos estão positivamente relacionados com a altura. A correlação é medida pelo coeficiente de correlação. É muito fácil calcular o coeficiente de correlação no SPSS. Antes de calcular a correlação no SPSS, devemos ter alguns conhecimentos básicos sobre correlação. O coeficiente de correlação deve estar sempre no intervalo de -1 a 1. Existem três tipos de correlação:
1. Correlação positiva e negativa: Quando uma variável se move na mesma direcção, então é chamada correlação positiva. Quando uma variável se move numa direcção positiva, e uma segunda variável se move numa direcção negativa, então diz-se que é uma correlação negativa.
2. Correlação linear e não linear ou curvi-linear: Quando ambas as variáveis mudam na mesma proporção, sabe-se que estão em correlação linear. Quando ambas as variáveis não mudam no mesmo rácio, então diz-se que estão em correlação curvi-linear. Por exemplo, se a venda e a despesa se movem no mesmo rácio, então estão em correlação linear e se não se movem no mesmo rácio, então estão em correlação curvi-linear.
3. Correlações simples, parciais e múltiplas: Quando duas variáveis em correlação são tomadas em estudo, então é chamada correlação simples. Quando uma variável é uma variável factor e com respeito a essa variável factor, a correlação da variável é considerada, então é uma correlação parcial. Quando múltiplas variáveis são consideradas para correlação, então são chamadas de correlações múltiplas.
grau de correlação
1. Correlação perfeita: Quando ambas as variáveis mudam na mesma relação, então é chamada correlação perfeita.
2. Grau de correlação elevado: Quando o intervalo do coeficiente de correlação é superior a .75, é chamado de correlação de alto grau.
3. correlação moderada: Quando o intervalo do coeficiente de correlação está entre .50 e .75, chama-se grau moderado de correlação.
4. Baixo grau de correlação: Quando o intervalo do coeficiente de correlação está entre .25 a .50, chama-se baixo grau de correlação.
5. Ausência de correlação: Quando o coeficiente de correlação está entre . 0 a .25, mostra que não há correlação.
Há muitas técnicas para calcular o coeficiente de correlação, mas em correlação no SPSS há quatro métodos para calcular o coeficiente de correlação. Para variáveis contínuas em correlação no SPSS, existe uma opção no menu de análise, análise bivariada com correlação de Pearson. Se os dados estiverem em ordem de classificação, então podemos utilizar a correlação de classificação Spearman. Esta opção também está disponível no SPSS no menu de análises com o nome de correlação de Spearman. Se os dados forem Nominais, então Phi, coeficiente de contingência e V de Cramer são o teste adequado para a correlação. Podemos calcular este valor solicitando SPSS em tabulação cruzada. O coeficiente de Phi é adequado para tabela 2×2. O coeficiente de contingência C é adequado para qualquer tipo de tabela.
Testar a significância de uma correlação:
Após calcularmos o coeficiente de correlação, então determinaremos a probabilidade de que a correlação observada ocorreu por acaso. Para isso, temos de realizar um teste de significância. No teste de significância estamos principalmente interessados em determinar a probabilidade de que a correlação seja a real e não uma ocorrência casual. Para tal, determinamos hipóteses. Existem dois tipos de hipóteses.
Hipótese nula: Na hipótese nula assumimos que não há correlação entre as duas variáveis.
P> Hipótese alternativa: Em hipótese alternativa, assumimos que existe uma correlação entre as variáveis.
Antes de testarmos a hipótese, temos de determinar o nível de significância. Na maioria dos casos, é assumido como .05 ou .01. A um nível de significância de 5%, significa que estamos a realizar um teste, em que as probabilidades de a correlação ser uma ocorrência fortuita não é superior a 5 em 100. Após determinarmos o nível de significância, calculamos o valor do coeficiente de correlação. O valor do coeficiente de correlação é determinado pelo sinal ‘r’.
Coeficiente de determinação:
Com a ajuda do coeficiente de correlação, podemos determinar o coeficiente de determinação. O coeficiente de determinação é simplesmente a variância que pode ser explicada pela variável X em variável y. Se tomarmos o quadrado do coeficiente de correlação, então encontraremos o valor do coeficiente de determinação.
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