Calculadora de correlação: Pearson, Spearman e Kendall a partir de um arquivo CSV ou Excel
Meça como duas colunas variam juntas, com p-valor, intervalo de confiança, reta de regressão e gráfico de dispersão. Grátis e sem cadastro.
| Horas | Nota |
|---|---|
| 1 | 52 |
| 2 | 58 |
| 3 | 61 |
| 4 | 70 |
| 5 | 74 |
| Estatística | Valor |
|---|---|
| r de Pearson | 0,990 |
| p-valor | 0,001 |
| R² | 0,980 |
| Reta | y = 5,6·x + 46,2 |
Coeficiente de correlação, p-valor e gráfico de dispersão com a reta ajustada.
Como calcular uma correlação
Um guia completo, passo a passo.
Passo 1: envie a tabela
Cada linha deve ser uma observação, com as duas medidas em duas colunas, por exemplo Horas de estudo e Nota na prova. Linhas em que um dos valores está vazio são ignoradas automaticamente.
Passo 2: escolha as colunas e o método
Na ferramenta Correlação, escolha as colunas X e Y e o método:
- Pearson: força de uma relação linear. Também mostra a reta de regressão e o R².
- Spearman: baseado em postos; detecta qualquer relação monotônica e resiste a valores extremos.
- Tau de Kendall: baseado em postos, preferido para amostras pequenas com muitos empates.
Passo 3: olhe o gráfico de dispersão
O resultado mostra o coeficiente, o p-valor e o número de pares usados, junto com um gráfico de dispersão (com a reta ajustada no caso de Pearson). Sempre olhe o gráfico: um único valor extremo ou um padrão curvo podem gerar um coeficiente enganoso.
Detalhes técnicos e perguntas frequentes
O coeficiente de correlação vai de −1 (relação negativa perfeita), passando por 0 (nenhuma relação), até +1 (relação positiva perfeita). O p-valor testa se o coeficiente é diferente de zero; para o r de Pearson, o flowingTable também mostra o intervalo de confiança de 95%, mais informativo que o p-valor sozinho.
Os cálculos usam o SciPy (pearsonr, spearmanr, kendalltau e linregress) e batem com o cor.test() do R. Correlação mede associação, não causa: duas variáveis podem estar correlacionadas porque ambas dependem de uma terceira.
Perguntas frequentes
Pearson ou Spearman: qual usar?
Use Pearson quando a relação parecer linear e não houver valores muito extremos. Use Spearman quando a relação for monotônica mas curva, quando os dados forem postos ou escalas ordinais, ou quando houver valores extremos. Se os dois derem valores parecidos, a conclusão é robusta.
O que é uma correlação forte?
Uma regra prática comum considera |r| abaixo de 0,1 desprezível, de 0,1 a 0,3 fraca, de 0,3 a 0,5 moderada e acima de 0,5 forte. A interpretação depende da área: em física, r = 0,9 pode decepcionar, enquanto em psicologia r = 0,3 pode ser importante.
Uma correlação significativa quer dizer que uma variável causa a outra?
Não. A correlação mostra que duas variáveis variam juntas, não o porquê. A relação pode ser causada por uma terceira variável, pode ir no sentido contrário ou pode ser coincidência numa amostra pequena. Para mostrar causa, é preciso um experimento ou um desenho de estudo cuidadoso.
O que significam o R² e a reta de regressão?
Na correlação de Pearson, o R² (o quadrado de r) é a parcela da variação de Y explicada por uma relação linear com X. A reta y = a·x + b é o ajuste por mínimos quadrados desenhado no gráfico; a inclinação a diz quanto Y muda, em média, a cada unidade de aumento em X.