O coeficiente correlação é um instrumento utilizado para a métrica de correlação linear de Pearson. As métricas de correlação informam sobre as relações entre duas variáveis, de modo a indicar como elas são influenciadas, seja de modo positivo ou negativo. Considere um estudo com resultado preliminar de de , e que deseja analisar a relação entre as variáveis espalhamento de um vírus e a não utilização de máscaras de proteção em uma população.
A partir dessas informações, assinale a alternativa que interpreta corretamente o dado fornecido.
Há uma correlação linear, positiva e fortemente significativa entre as variáveis.
Há uma correlação linear, negativa e fracamente significativa entre as variáveis.
Há uma correlação linear, positiva e fracamente significativa entre as variáveis.
Não há uma correlação linear e significativa entre as variáveis.
Não há uma correlação linear, mas há uma correlação forte entre as variáveis.
Soluções para a tarefa
Resposta:
Há uma correlação linear, positiva e fortemente significativa entre as variáveis.
Explicação:
o coeficiente de Pearson pode variar entre -1 e +1, sendo esses seus valores máximos, indicando uma maior correlação entre variáveis testadas. Assim, valores limítrofes a -1 e +1 indicam relações bastante significativas.
A alternativa que interpreta corretamente o dado fornecido, é:
Há uma correlação linear, positiva e fortemente significativa entre as variáveis.
O coeficiente de Pearson na análise de dados.
Quando estudamos sobre a análise de dados, aprendemos o coeficiente de Pearson é um fator que pode variar desde -1 até +1, considerando que esses serão os valores extremos, que nos informam como ocorre a correlação entre as variáveis que se deseja testar.
Lembre-se de que os valores que ficam nas fronteiras -1 e +1 nos mostram que as relações entre as variáveis são significativas.
Além disso, o coeficiente correlação é utilizado em análises de dados com o objetivo de estabelecer a métrica de correlação linear de Pearson, já que as métricas de correlação nos passam as devidas informações sobre as relações estabelecidas entre as variáveis analisadas em cada caso.
Por isso que as métricas de correlação nos indicam as influencias positivas e negativas que possam sofrer.
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