Significância do Coeficiente de Correlação
Instruções: Insira a correlação de amostra \(r\), tamanho de amostra \(n\) e o nível de significância \(\alpha\), e o solucionador testará se o coeficiente de correlação é ou não significativamente diferente de zero usando a abordagem de correlação crítica.
Mais sobre a importância do coeficiente de correlação
A correlação da amostra \(r\) é uma estatística que estima a correlação da população, \(\rho\). No teste estatístico típico consiste em avaliar se o coeficiente de correlação é ou não significativamente diferente de zero.
Existem pelo menos dois métodos para avaliar a significância do coeficiente de correlação da amostra: Um deles é baseado na correlação crítica. Tal abordagem é baseada na ideia de que se a correlação da amostra \(r\) for grande o suficiente, então a correlação da população \(\rho\) é diferente de zero.
Qual deve ser o tamanho da correlação da amostra \(r\) para poder afirmar que a correlação da população \(\rho\) é diferente de zero? É aqui que usamos a correlação crítica \(r_c\).
O valor de \(r_c\) é usado para avaliar a significância do coeficiente de correlação da amostra \(r\). Esses valores de correlação críticos são geralmente encontrados em tabelas de correlação específicas.
Comparando correlações
Um cálculo relacionado no qual você pode estar interessado é avaliar a significância da diferença entre duas correlações, para o qual você pode usar esta calculadora .