Correlação Linear Flashcards
Coeficiente de correlação (r)
Mede a força da relação entre duas variáveis quantitativas contínuas
Já precisamos assumir que há relação antes de calcular o coeficiente
Entre 1 e -1
0 = não há associação
Próx a 0 = associação fraca
Próx a 1 - associação forte
Covariância
Quanto uma variável se modifica conforme a outra se modifica
Cov = 0 - não muda - não há relação linear
Cov maior que 0 - as duas crescem
Cov menor que 0 - uma diminui enquanto a outra cresce
Antes de calcular o coeficiente é necessário ver o gráfico de dispersão
Valores atípicos
Influenciam muito o coeficiente de correlação
Não devem ser descartados
Por isso também deve ver gráfico - para ver que há esse valor diferente
1- olhar se digitação/anotação está errada
2- Investigar paciente, outras condições clínicas
Depois decidir qual caminho é melhor
Correlação de Pearson
Covariância e gráfico de dispersão
r é diretamente proporcional a cov
r é inversamente proporcional ao desvio padrão das duas variáveis
Correlação de Spearman
Rho (P)
Transforma dados em postos - posição que observação ocupa na sequencia
Menor valor no posto 1
P entre -1 e 1
Valor espúrio
Obtido com métodos inadequados
Irreal/falso
Correlação não é causalidade
Valores de uma variável não são responsáveis pelos da outra
Correlação só mostra uma tendencia
A epidemiologia estabelece causas
Correlação não é concordância
Correlação não significa que os valores das variáveis são próximos
Não usar correlação para ver se métodos geram mesmos resultados
Avaliar concordância com gráfico
Gráfico de Bland e Altman
Avaliar com coeficiente de Lin
Concordância - x=y
Unidades de medida das variáveis podem ser diferentes
Hipótese nula - não há correlação - p maior 0,05
P menor 0,05 - há diferença - há correlação
Variável pode ser dependente ou independente
Correlação positiva ou negativa
Se coef de correlação = 0 não há correlação linear mas pode haver outro tipo de correlação
