Como usar esta calculadora de correlação crítica

A significância de um coeficiente de correlação de amostra $r$ é testada usando a seguinte estatística t:

$$t = r \sqrt{\frac{n-2}{1-r^2}}$$

Para um determinado tamanho de amostra $n$, o número de graus de liberdade é $df = n-2$, e então, um valor t crítico para o nível de significância dado $\alpha$ e $df$ pode ser encontrado. Vamos chamar esse valor t crítico de $t_c$. Usando a expressão da estatística t:

$$t_c = r \sqrt{\frac{n-2}{1-r^2}} = r \sqrt{\frac{df}{1-r^2}}$$

e agora, se resolvermos para $r$, descobrimos que

$$r_c = \sqrt{\frac{\frac{t_c^2}{df}}{\frac{t_c^2}{df}+1}}$$

e este valor de $r_c$ é o assim chamado valor de correlação crítico usado para avaliar a significância do coeficiente de correlação da amostra $r$. Esses valores de correlação críticos são geralmente encontrados em tabelas específicas.

Observe que esta calculadora se aplica à correlação de Pearson, então você precisa usar um Calculadora de correlação crítica de Spearman se você estiver lidando com o coeficiente de correlação de Spearman.

Se você tiver dados de amostra e quiser calcular o coeficiente de correlação, use nosso Calculadora de coeficiente de correlação . Se você tiver muitas variáveis, também pode usar nosso Calculadora de matriz de correlação .