Análise de Correlação e função CORREL – Excel 6 Comentários


O que é correlação?

Correlação é conhecido em probabilidade e estatística também como coeficiente de correlação e indica o quanto duas variáveis estão vinculadas, relacionadas, o quanto uma afeta a outra, proporcional ou inversamente proporcional.

Por exemplo, as vendas de sorvete estão condicionadas a vender mais durante o período de calor, muito provavelmente. Mas como comprovar esta hipótese?

Como analisar o coeficiente correlação

Podemos analisar os resultados de venda de sorvete e comparar com a temperatura, período a período. A nossa hipótese é de que quanto maior a temperatura, maiores as vendas de sorvete.

O coeficiente de correlação pode ser calculado pela fórmula CORREL no Excel, e quanto mais próximo de de 1 o resultado mais fortemente correlacionadas estão as duas variáveis, ou seja, em nosso exemplo das casquinhas de sorvete, quanto mais próximo de 1 maior é a probabilidade de se vender mais sorvete quando a temperatura for maior.

Por outro lado, quanto mais próximo de 1 negativo mais inversamente proporcional estão correlacionadas estas duas variáveis, ou seja, ao contrário da constatação acima, significa que menor é a temperatura, maior são as vendas de casquinha de sorvete.

Podemos interpretar os resultados do cálculo através do quadro abaixo:

correl2

Vamos supor os dados abaixo com as vendas de casquinha de sorvete e a temperatura constada no mesmo período. Insira a função =CORREL(B2:B11;C2:11) para comparar as duas matrizes de dados.

correl1

Nosso resultado 0,9201437 nos diz que (de acordo com nossa interpretação no quadro) as vendas de sorvete estão muito fortemente correlacionadas com a temperatura, ou seja, quanto maior a temperatura, maior a probabilidade de se vender mais sorvete.

A correlação pode também ser analisada através de um gráfico de dispersão, no Excel. Nas guias superiores, selecione “Inserir”, aponte para “Dispersão” e selecione “Dispersão Somente com Marcadores” (o primeiro gráfico). Com o gráfico selecionado, clique com o botão direito e selecione “Selecionar Dados”. Em “Entradas de Legenda (Série)”, clique em “Adicionar”. Na caixa “Editar Série”, atribua o nome da série, insira em “Valores X da Série” as colunas B2:B11 (vendas) e em “Valores Y da Série” as colunas C2:C11 (Temperatura).

Note como os marcadores estarão muito próximos um dos outros, clique sobre um deles com o botão direito e selecione “Adicionar linha de tendência…”. Selecione “Linear” em “Tipos de Tendência/Regressão” e clique em “Fechar”.

correl3

A linha de tendência ajuda a avaliar o quão próximos os marcadores estão. Quanto mais próximos, mais fortemente correlacionados eles estão.

Aplicações da análise de correlação

A correlação é uma ferramente estatística que pode ser aplicada em diversas áreas seja para análise de vendas, estudos de forecast (previsão), análises ambientais, análises de comportamento, pesquisa de mercado, avaliação de propaganda e mídia etc.

Sempre há uma aplicabilidade dentro da necessidade do usuário, podendo ser adaptável para cada análise. Correlacionar duas variáveis vai além dos números, probabilidade ou estatística, mas faz parte de uma interpretação qualitativa da informação que eles nos trazem.

12,298 total views, 9 views today


Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

6 pensamentos em “Análise de Correlação e função CORREL – Excel

  • Samuel Braz

    Poxa, apesar de antigo o post, é excelente! Pois gostaria de fazer estatísticas no meu trabalho de tcc sem ter que utilizar um software específico para isso, e não sabia que existia essa possibilidade no Excel, muito obrigado!

    View Comment
  • Fernando S. Belizário

    Parabéns pelo post, amigo.
    Será que o sr pode me ajudar com uma questão?
    No meu caso, eu gostaria de relacionar variáveis a valores fixos (no caso, em vez de ter as temperaturas, eu teria apenas as informações: “dia muito frio”, “frio”, “quente”, “muito quente”, por exemplo).
    Cheguei a atribuir valores a cada um (muito frio = 0, frio = 1, quente = 2 e muito quente = 3), mas não sei se continua válida a correlação (no meu caso, sou estudante da área de saúde e faço uma pesquisa tentando correlacionar uma doença (diagnóstico clínico) com um biomarcador (valor laboratorial), e gostaria de relacionar se as formas mais graves estão relacionadas aos maiores valores dos tais marcadores).
    Grande abraço! Agradeço desde já!

    View Comment
    • Paulo Campos
      Paulo Campos Autor do post

      Olá Fernando! Sim, está correlação funciona também, porém é mais limitada. O ideal seria incluir os dados das temperaturas para trazer resultados mais assertivos. No entanto, classificando os dados desta maneira, também funciona.
      Abraços

      View Comment