EM BRANCO

INTRODUÇÃO N a fundamentação da Estatística, a preocupação era descrever a distribuição de valores de uma única variável. Com esse objetivo, foram calculadas as medidas de tendência central e de variabilidade ou dispersão. Quando, porém, se consideram observações de duas ou mais variáveis, surge um novo problema: as relações que podem existir entre as variáveis estudadas. Nesse caso, as medidas já apresentadas não são eficientes.

Assim, quando se consideram variáveis como: peso e altura de um grupo de pessoas, vocabulário e compreensão da leitura, volume de vendas e classe social ou propaganda e volume de vendas, procura-se verificar se existe alguma relação entre as variáveis de cada um dos pares e qual o grau dessa relação. Para isso, é necessário o conhecimento de novas medidas.

Sendo a relação entre as variáveis de natureza quantitativa, utiliza-se a correlação para descobrir e medir esta relação. Uma vez caracterizada a relação, procura-se descrevê-la através de uma função matemática. A regressão é o instrumento adequado para a determinação dos parâmetros dessa função.

CORRELAÇÃO

DEFINIÇÃO DE CORRELAÇÃO LINEAR

Considere a relação que existe entre o peso e a estatura de um grupo de pessoas. É evidente que essa

relação não é precisa. Assim, pode acontecer que a estaturas diferentes correspondam pesos iguais ou

que a estaturas iguais correspondam pesos diferentes. Porém, em média, quanto maior a estatura, maior

o peso.

As relações do tipo peso-estatura são conhecidas como relações estatísticas. Quando duas variáveis estão

ligadas por uma relação estatística, dizemos que existe correlação entre elas. Considere uma amostra

aleatória, formada por dez cidades onde foram observadas, durante um mês, a renda média da população

e o consumo de pizzas. A tabela mostra os valores obtidos que podem ser arranjados num diagrama de

dispersão.