Correlação entre variáveis
Esse artigo é o último de uma série sobre conceitos (bem) básicos de estatística aplicada a ciência de dados. Nesse é apresentado conceito sobre correlação entre variáveis.
Conceito
Às vezes, desejamos analisar um dado cujo comportamento pode está sendo influenciado por outros dados. Por exemplo, temos mais sede durante os dias que mais suamos, então pode ser que a quantidade de líquido ingerido diariamente por uma pessoa esteja relacionada a quantidade de exercício físico que ela pratica ou ao clima do local aonde ela mora ou por algum outro fator que a faça suar. A esse fenômeno chamamos de correlação entre variáveis, que pode ser de três tipos:
positiva: quando as variáveis analisadas tendem a aumentar na mesma direção;
negativa: quando as variáveis tendem a crescerem em sentidos opostos, ou seja, quando uma variável aumenta a outra tende a diminuir;
nula: quando não se observa variação interdependente.
Coeficiente de correlação
Para medir a correlação entre as variáveis usamos o “coeficiente de correlação, um valor numérico que indica o grau e a direção da tendência de associação entre [elas]” (Ciência de Dados na Educação Pública, 2021).
Existem vários tipos de cálculo que podemos fazer para achar esse coeficiente, a depender das características dos dados. Neste artigo vou falar sobre o coeficiente de Pearson, também conhecido como coeficiente de correlação linear, que é usado para verificar a correlação entre duas variáveis quantitativas (numéricas).
Esse coeficiente é resultado da divisão da covariância de duas variáveis pelo produto dos seus desvios padrão, que sempre resultará em valores situados entre -1 e 1. Quanto mais extremos os valores, mais forte é a correlação entre as variáveis analisadas e quanto mais próximo de zero, mais fraca, sendo 0 a indicação de que não há correlação.
Uma forma comum e muito eficiente para visualizar o coeficiente é usando a matriz de correlação. Para isso, vamos continuar usando o conjunto de dados de candidaturas para a Câmara dos Vereadores de Recife em 2020. Verificaremos o coeficiente de correlação entre as colunas NR_IDADE_DATA_POSSE e CD_ESTADO_CIVIL, tendo como hipótese que a idade tem uma correlação forte com o estado civil das pessoas candidatas.
Só é possível realizar essa correlação porque cada estado civil está relacionado a um código numérico, conforme apresentado no dicionário de dados.
Fonte:Notebook “Estatística básica para Ciência de Dados”
Observamos que a correlação linear é fraca. Então, nossa hipótese não foi comprovada, ou seja, não é possível afirmar que existe correlação entre as variáveis analisadas.
Correlação não significa causalidade: fator de confusão
Nesse tema precisamos ficar alertas para não fazermos associações absurdas. Nem sempre uma correlação linear forte significa que as variáveis possuem uma relação de causa-efeito. Correlação não implica em causalidade. É preciso analisar cuidadosa e criticamente cada relação e seu contexto, além de considerar os fatores de confusão.
Para entender melhor, imaginemos o seguinte caso: nos meses de dezembro e janeiro é observado aumento no número de afogamentos em praias e, ao mesmo tempo, um aumento na venda de picolés. Imaginemos que, segundo os dados analisados, o coeficiente de correlação linear é de 0,96. Nesse caso, podemos concluir que a venda de picolés causa afogamentos em praias? Não. Precisamos considerar uma terceira variável, que nesse contexto, é o fator de confusão. Esses meses são de verão, isso significa que costumamos ir mais à praia e consumir mais picolés. Portanto, para essa análise, também precisamos considerar a variável “temperatura” para compreender o contexto e não fazer uma inferência equivocada.
Com esse artigo finalizamos a série sobre conceitos (bem) básicos de estatística para ciência de dados. Espero que essas leituras ajudem que esse tema faça um pouquinho mais de sentido na tua próxima tentativa de estudá-lo.
Se assistir vídeo aula te ajudar, dá uma olhadinha nessa sobre conceitos de estatística básica para ciência de dados, que fiz para a Sprint de Dados da PrograMaria.
Continue estudando
Outros artigos da série
- Estatística descritiva e distribuição estatística
- Medidas de tendência central
- Medidas de dispersão
- Valores discrepantes e valores faltantes
Recomendações gerais
- WHEELAN, Charles. Estatística: O que é, para que serve, como funciona. São Paulo: Zahar, 2016. (como uma das primeiras tentativas, também recomendo a leitura desse livro)
- Notebook “Estatística básica para Ciência de Dados”
- OKBR. Análise com estatística descritiva para leigos
- OKBR. Correlação não é causalidade, mas o que é então?
- Portal de Dados Abertos do Tribunal Superior Eleitoral: candidaturas 2020.
- Spurious Correlations
- UFBA. Ciência de Dados na Educação Pública. Correlação e causalidade
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