CORREL
Devolve o coeficiente de correlação de Pearson entre dois conjuntos de dados. O coeficiente varia entre -1 (correlação negativa perfeita) e +1 (correlação positiva perfeita), sendo 0 indicativo de ausência de relação linear.
CORREL(matriz1; matriz2)Argumentos
matriz1O primeiro intervalo de valores.matriz2O segundo intervalo de valores. Deve ter o mesmo número de pontos de dados que array1.
=CORREL(A2:A20; B2:B20)Um valor próximo de 1 indica uma forte correlação positiva entre as duas variáveis
=CORREL(C2:C50; D2:D50)Um valor negativo indica que, à medida que uma variável aumenta, a outra tende a diminuir
=CORREL(A2:A10; B2:B10)Um valor próximo de 0 sugere ausência de relação linear entre os dois conjuntos de dados
- •CORREL mede apenas correlação linear — relações não lineares podem apresentar um coeficiente baixo mesmo que estejam fortemente relacionadas
- •Ambas as matrizes devem ter o mesmo número de pontos de dados
- •Correlação não implica causalidade
- •Utilize PEARSON para obter o mesmo resultado com um nome de função ligeiramente diferente
- •Interpretar um resultado baixo de CORREL como prova de que não existe qualquer relação - só mede a correlação linear, por isso duas variáveis podem estar fortemente relacionadas de forma não linear (curva) e ainda assim mostrar um coeficiente próximo de 0
- •Não fazer corresponder o tamanho de matriz1 e matriz2, o que gera um erro #N/D já que cada valor de uma matriz precisa de um valor correspondente na outra
- •Assumir que uma correlação forte significa que uma variável causa a outra - CORREL só mede a associação estatística, não a causalidade
PEARSONCalcula o coeficiente de correlação de Pearson idêntico a CORREL, apenas com um nome de função diferente.RSQDevolve o quadrado do coeficiente de correlação (R quadrado), uma medida relacionada de quão bem um modelo linear explica a variância entre duas variáveis.COVARIANCE.SMede como duas variáveis variam em conjunto em termos absolutos, a medida não normalizada que CORREL normaliza para uma escala de -1 a 1.Um resultado de CORREL próximo de 0 significa que não há relação entre as minhas variáveis?
Não necessariamente - significa que não há uma relação linear. Duas variáveis podem ter uma relação curva ou cíclica forte e ainda assim produzir um coeficiente de correlação próximo de 0.
Por que razão CORREL devolve um erro #N/D?
matriz1 e matriz2 provavelmente não têm o mesmo número de pontos de dados - a correlação exige que cada valor numa matriz esteja emparelhado com um valor correspondente na outra.
Um valor alto de CORREL prova causalidade?
Não, a correlação só mede com que força duas variáveis se movem em conjunto, não se uma causa a outra. Uma correlação alta pode resultar de uma coincidência ou de um terceiro fator não medido que influencia ambas.
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