Correlação Correlação significa associação - mais precisamente, é uma medida da extensão com a qual duas variáveis estão relacionadas. Se um aumento em uma variável tende a ser associado a um aumento na outra, isso é conhecido como uma correlação positiva. Um exemplo seria altura e peso. Pessoas mais altas tendem a ser mais pesadas. Se um aumento em uma variável tende a estar associado a uma diminuição na outra, isso é conhecido como uma correlação negativa. Um exemplo seria a altura acima do nível do mar e da temperatura. Ao subir a montanha (aumento de altura), fica mais frio (diminuição da temperatura). Quando não há relação entre duas variáveis, isso é conhecido como correlação zero. Por exemplo, não há relação entre a quantidade de chá bebido e o nível de inteligência. Uma correlação pode ser expressa visualmente. Isso é feito desenhando um diagrama de dispersão - ou seja, é possível plotar as figuras de uma variável em relação às figuras da outra em um gráfico. Quando você desenha um diagrama de dispersão, não importa qual variável vai no eixo x e qual vai no eixo y. Lembre-se, em correlações, estamos sempre lidando com pontuações emparelhadas, então os valores das duas variáveis juntos serão usados para fazer o diagrama. Decida quais variáveis vão em cada eixo e, em seguida, simplesmente coloque uma cruz no ponto em que os dois valores coincidem. Estritamente falando, a correlação não é um método de pesquisa, mas uma maneira de analisar dados coletados por outros meios. Isso poderia ser útil, por exemplo, se quiséssemos saber se havia uma associação entre assistir à violência na TV e uma tendência a comportamentos violentos na adolescência (número variável de incidentes B de comportamento violento observado pelos professores). Outra área onde a correlação é amplamente utilizada é no estudo da inteligência, onde a pesquisa foi realizada para testar a força da associação entre o I. Q. níveis de gêmeos idênticos e não idênticos. Alguns usos de Correlações Se existe uma relação entre duas variáveis, podemos fazer previsões sobre uma da outra. Validade concorrente (correlação entre uma nova medida e uma medida estabelecida). Confiabilidade teste-reteste (são medidas consistentes). Confiabilidade entre avaliadores (são observadores consistentes). Coeficientes de Correlação Em vez de desenhar um diagrama de dispersão, uma correlação pode ser expressa numericamente como um coeficiente, variando de -1 a 1. Ao trabalhar com variáveis contínuas, o coeficiente de correlação a ser utilizado é Pearsons r. O coeficiente de correlação (r) indica até que ponto os pares de números para essas duas variáveis estão em uma linha reta. Valores acima de zero indicam uma correlação positiva, enquanto valores abaixo de zero indicam uma correlação negativa. Diferenças entre Experimentos e Correlações Um experimento isola e manipula a variável independente para observar seu efeito na variável dependente, e controla o ambiente para que variáveis externas possam ser eliminadas. Experimentos estabelecem causa e efeito. Uma correlação identifica variáveis e procura por uma relação entre elas. Uma experiência testa o efeito que uma variável independente tem sobre uma variável dependente, mas uma correlação procura uma relação entre duas variáveis. Isso significa que o experimento pode prever causa e efeito (causação), mas uma correlação só pode prever uma relação, já que outra variável estranha pode estar envolvida e desconhecida. Pontos Fortes das Correlações 1. A correlação permite ao pesquisador investigar variáveis naturais que podem ser antiéticas ou impraticáveis para testar experimentalmente. Por exemplo, seria antiético conduzir uma experiência sobre se o fumo causa câncer de pulmão. 2 A correlação permite ao pesquisador ver clara e facilmente se existe uma relação entre as variáveis. Isso pode ser exibido em uma forma gráfica. Limitações de correlações 1. Correlação não é e não pode ser tomada para implicar causação. Mesmo se houver uma associação muito forte entre duas variáveis, não podemos assumir que uma causa a outra. Por exemplo, suponha que encontramos uma correlação positiva entre assistir à violência na TV e comportamento violento na adolescência. Pode ser que a causa de ambos seja uma terceira variável (estranha) - por exemplo, crescer em um lar violento - e que tanto a observação da TV quanto o comportamento violento são o resultado disso. 2 Correlação não nos permite ir além dos dados que são dados. Por exemplo, suponha que foi constatado que houve uma associação entre o tempo gasto no dever de casa (1/2 hora a 3 horas) e o número de G. C.S. E. passa (1 a 6). Não seria legítimo inferir a partir disso que gastar 6 horas em tarefas de casa provavelmente geraria 12 G. C.S. E. passa. Como citar este artigo: McLeod, S. A. (2008). Correlação. Retirado de simplypsychology. org/correlation. htmlCorrelação da Fórmula A correlação das moedas permite uma melhor avaliação do risco de uma combinação de posições. Correlação mede a relação existente entre dois pares de moedas. Por exemplo, ele nos permite saber se dois pares de moedas vão se mover de maneira semelhante ou não. Duas moedas correlacionadas terão um coeficiente próximo a 100 se elas se moverem na mesma direção e de -100 se moverem em direções opostas. Uma correlação próxima de 0 mostra que os movimentos nos dois pares de moedas não estão relacionados. Como é calculado O cálculo da correlação neste site usa a fórmula padrão conhecida como o "coeficiente de correlação de Pearson". O comprimento da série é dado pelo campo quotNum Periodquot. Para mais informações sobre o cálculo, você pode visitar a página da Wikipedia: en. wikipedia. org/wiki/Correlationanddependence Como os dados são usados Gerenciamento de riscos Pode ser importante saber se as posições abertas em um portfólio estão correlacionadas. Se você tem negociações abertas em três pares de moedas que são fortemente correlacionados (por exemplo EURUSD, USDCHF e USDNOK), você deve antecipar o fato de que se uma das posições atingir seu stop-loss, então as outras duas são muito provavelmente também posições deficitárias. Nesse caso, é importante ajustar o tamanho das posições para evitar uma perda séria. Modificação do mercado Uma modificação da correlação, principalmente no longo prazo, pode demonstrar que o mercado está passando por uma mudança. Por exemplo, se EURUSD e GBPUSD estiverem fortemente correlacionados por vários meses e, em seguida, se correlacionarem, isso pode ser um sinal de que o sentimento do mercado em relação ao EUR e / ou GBP está em processo de mudança pode estar vendo o início ou o fim de um tendência em uma das duas moedas. Ferramentas de Negociação Pesquisas correlacionais: Definição, exemplos de propósitos Esta lição explora, com a ajuda de dois exemplos, a ideia básica do que é uma correlação, o propósito geral de usar a pesquisa correlacional e como um pesquisador pode usá-la em um estudo. Definições na pesquisa correlacional Seu cérebro pode fazer algumas coisas muito legais. Por exemplo, você aprende que um jingle em particular significa que os caminhões de sorvete estão por perto. Quanto mais alto o jingle, mais próximo fica. E se você tiver sorte o suficiente para ter vários tipos de caminhões de sorvete, você vai reconhecer qual jingle vai com qual caminhão de sorvete. O mundo está cheio de coisas onde, se a coisa A acontece, então há uma boa chance de que a coisa B aconteça. Se a coisa A é o jingle, então há uma boa chance de que a coisa B, o caminhão de sorvete, esteja por perto. Nós também podemos tornar as coisas mais complicadas pela coisa A, sendo o volume do jingle e a coisa B sendo a distância até o caminhão de sorvete. À medida que o volume aumenta, a distância diminui. À medida que a distância aumenta, o volume diminui. Este é um exemplo bobo, mas é um exemplo de como você naturalmente correlaciona um evento com outro. Uma correlação é simplesmente definida como um relacionamento entre duas variáveis. Todo o propósito de usar correlações na pesquisa é descobrir quais variáveis estão conectadas. Também vou começar a referir-me às coisas como variáveis, é um nome mais científico. Essa definição simples é a base de vários testes estatísticos que resultam em um coeficiente de correlação. definido como uma representação numérica da força e direção de um relacionamento. A pesquisa de correlação está procurando por variáveis que parecem interagir umas com as outras, de modo que quando você pode ver uma delas mudando, você tem uma idéia de como a outra irá mudar. Isso geralmente envolve o pesquisador usando variáveis que eles não podem controlar. Por exemplo, um pesquisador pode estar interessado em estudar a preferência pelo sorvete com base na idade. Se não podemos atribuir a idade, isso significa que temos que descartar toda a correlação? Como o pesquisador não pode atribuir certas variáveis, isso significaria que o pesquisador está realizando um estudo quase experimental. Um estudo quase-experimental é definido como um experimento no qual os participantes não são aleatoriamente designados. Existem diferentes técnicas de como podemos superar isso, e eu encorajo você a explorar isso em outras lições. Enquanto nos concentramos na correlação na pesquisa, devemos também observar que a correlação pode ser positiva ou negativa. Correlações positivas significam que, como a variável A aumenta, o mesmo acontece com a variável B. Uma correlação negativa é definida quando a variável A aumenta, a variável B diminui. Por favor note que eu não disse quanto a outra variável se move quando a primeira variável muda. Exemplo 1 Ao procurar por correlações, um pesquisador irá procurar padrões - o que eles viram acontecer de novo e de novo. Um padrão simples conhecido por todos os professores, mas infelizmente nem todos os alunos, é o elo entre os estudos e as notas. O aluno estudioso que estuda tem mais chances de obter uma pontuação maior em seu teste. Os alunos que não estudam muito são menos propensos a pontuar tão alto quanto os que o fazem. Você pode estar sentado lá, duvidando do que eu disse, porque você fez testes antes de estudar e se saiu bem. E há outros que estudam e ainda não tiram boas notas. Isso ocorre porque não há uma correlação perfeita, ou um relacionamento perfeito de 1: 1, entre os itens. Há muita coisa acontecendo no mundo real para que esta seja uma conexão perfeita. Coisas como talentos pessoais, distrações, familiaridade com o assunto e cérebro fazem com que todos sejam um pouco diferentes. Essa interferência em uma correlação é conhecida como uma variável estranha. que é simplesmente definido como uma variável que está influenciando o estudo. Eles são algo para se observar quando você está olhando para as correlações porque nada na matemática ou experiência dirá, Aqui está isso está bagunçando sua experiência. Desbloqueie o conteúdo Mais de 30.000 lições em todos os principais assuntos Obtenha acesso GRATUITO por 5 dias, basta criar uma conta. Sem compromisso, cancele a qualquer momento. 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