Correlação Positiva vs. Correlação Inversa: Whats the Difference?
Correlação Positiva vs. Correlação Inversa: Uma Visão Geral
No campo da estatística, a correlação descreve a relação entre duas variáveis. As variáveis são correlacionadas se a mudança numa for seguida por uma mudança na outra. A correlação mostra se a relação é positiva ou negativa e quão forte é a relação. A correlação positiva descreve a relação entre duas variáveis que mudam juntas, enquanto uma correlação inversa descreve a relação entre duas variáveis que mudam em direcções opostas. A correlação inversa é por vezes conhecida como correlação negativa, que descreve o mesmo tipo de relação entre as variáveis.
Key Takeaways
Correlação Positiva
Quando duas variáveis relacionadas movem-se na mesma direcção, a sua relação é positiva. Esta correlação é medida pelo coeficiente de correlação (r). Quando r é superior a 0, é positiva. Quando r é +1,0, há uma correlação positiva perfeita. Exemplos de correlações positivas ocorrem na vida quotidiana da maioria das pessoas. Quanto mais dinheiro é gasto em publicidade, mais clientes compram à empresa. Como isto é frequentemente difícil de medir, o coeficiente de correlação seria provavelmente inferior a +1,0. Uma correlação mais forte existiria com quanto mais horas um empregado trabalha, maior será o seu salário.
Correlação Inversa
Quando duas variáveis relacionadas se movem em direcções opostas, a sua relação é negativa. Quando o coeficiente de correlação (r) é inferior a 0, é negativo. Quando r é -1,0, há uma correlação negativa perfeita. As correlações inversas descrevem dois factores que se vêem em relação um ao outro. Exemplos incluem um saldo bancário em declínio em relação ao aumento dos hábitos de despesa e uma redução da quilometragem do gás em relação ao aumento da velocidade média de condução. Um exemplo de uma correlação inversa no mundo dos investimentos é a relação entre acções e obrigações. À medida que os preços das acções sobem, o mercado obrigacionista tende a diminuir, tal como o mercado obrigacionista se sai bem quando as acções têm um desempenho inferior.
Consideração Especial
É importante compreender que a correlação não implica necessariamente uma causalidade. As variáveis A e B podem subir e descer em conjunto, ou A pode subir como B cai. Contudo, nem sempre é verdade que a ascensão de um factor influencia directamente a ascensão ou queda do outro. Ambos podem ser causados por um terceiro factor subjacente, como os preços das mercadorias, ou a relação aparente entre as variáveis pode ser uma coincidência.
O número de pessoas ligadas à Internet, por exemplo, tem vindo a aumentar desde o seu início, e o preço do petróleo, até 2015, tinha geralmente tendência para subir durante o mesmo período. Esta é uma correlação positiva, mas os dois factores não têm quase de certeza qualquer relação significativa. Que tanto a população de utilizadores da Internet como o preço do petróleo tenham aumentado é provavelmente uma coincidência.