Correlações


A análise de correlações utiliza-se quando se pretende analisar a relação entre variáveis de escala.

Como exemplo, perante a necessidade de analisar a relação entre algumas características de personalidade e o tipo de afecto evidenciado, foi realizada uma análise de correlações. As dimensões da personalidade em análise são a extroversão, amabilidade, consciensiosidade, neuroticismo e abertura à experiência. As duas dimensões do afecto são o afecto positivo e o afecto negativo. Utilizando os comandos da imagem a seguir, abre-se uma nova janela (segunda imagem) onde se seleccionam as variáveis que interessam.

correlações

correlações-1

O output seguinte apresenta todas as correlações entre todas as variáveis. correlações-2

Para uma melhor e mais fácil leitura dos resultados mostra-se, num artigo posterior, como modificar a tabela no SPSS.

 

 


18 comentários a “Correlações”

  1. Existem algumas academias ou centros de formação que proporcionam cursos em SPSS e dão certificação.
    Se fizer uma pesquisa no Google vai encontrar.

  2. Alguém poderia me explicar como se lê uma tabela de correlação? Não consigo identificar quando uma variável há relação com outra ou não e quanto é a margem de erro. Obrigada.

    • A tabela das correlações apresenta o valor do teste e a significância. Esta última é que permite saber se existe uma correlação significativa do ponto de vista estatístico. A significância tem a ver com o intervalo de confiança. Para um nível de confiança (IC) de 95% então sig. tem de ser menor que 0,05; se IC=99% então sig. tem de ser menor que 0,01; se IC=99,9% sig.<0,001.

  3. Olá 🙂 para fazer um teste de correlação tenho de verificar sempre a normalidade ? Como é que sei se as minhas duas variáveis são normais?

  4. Olá, boa noite!
    Pretendo verificar se existem relações significativas entre 6 variáveis tendo em conta a organização a que os inquiridos pertecem. Já percebi que a correlação de Pearson não funciona pelo facto de eu querer separar a amostra (tendo em conta a organização). Qual o teste que posso realizar para o efeito?

    Obrigada!

    • Inês, o que pretende é analisar as diferenças entre as respostas dos inquiridos dependendo da organização.
      Por favor, leia o artigo Analisar diferenças e leia também os vários comentários. Existem dúvidas semelhantes às suas que já foram respondidas.

    • A correlação de Pearson pretende analisar a relação entre duas variáveis de escala.
      A regressão linear pretende analisar de que forma uma variável independente altera/causa efeitos numa variável dependente.

  5. Olá!
    Gostaria de saber em que casos é que se deve aplicar uma regressão linear simples? Não percebo muito bem.
    Eu fiz um inquérito e fiz análise fatorial (KMO e Bartlett), consistência interna (Cronbach) e correlação de spearman. No entanto não sei se é necessário fazer mais alguma análise deste tipo se não.

    Obrigada!

    • A regressão linear simples é uma análise que pretende analisar de que forma e em que medida a variável dependente se relaciona com a variável independente.
      Para tal é necessário que ambas estejam relacionadas, caso contrário esta análise não faz sentido.
      Permite a previsão de valores da variável dependente a partir de valores da variável independente.

      • Então para a a regressão é preciso antes fazer um teste de correlação entre as variáveis (ex.Spearman)?
        E na regressão linear simples, como é que podemos relacionar uma variável com outra que é composta por vários itens?

  6. Ola,
    Excelente explicacoes
    como faco para relacionar duas variaveis que sao numero (scale)?
    E como faco a relacao entre duas variaveis quando tenho uma terceira variavel dummy (por exemplo, se tenho ciclo economico de expansao ou contracao)?
    Grato

    • Obrigada 🙂
      Para analisar duas variáveis de escala o melhor é o coeficiente de correlação de Spearman.
      Em relação ao resto, preciso que explique melhor.

  7. Boa noite.

    Quando pretendo avaliar a correlação entre duas variáveis nominal/nominal, qual o teste não paramétrico que devo usar? E no caso de uma nominal/ordinal?

    Agradeço desde já o tempo despendido!

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