Bem-vindos, bem-vindas ao canal da SES Ciência. Eu sou a professora Júlia Barreira. Vou mostrar para vocês hoje como que a gente faz aí uma das análises mais utilizadas dentro da estatística, que é a análise de correlação. Então, para isso, eu tenho aqui um banco de dados já dentro do SPSS, e para fazer análise de correlação, necessariamente a gente tem que estar trabalhando com dados quantitativos, e aqui no nosso caso eu só simulei um banco de dados, tá bom? Então a gente vai ter de um grupo de indivíduos, 32 indivíduos, peso, altura e a distância alcançada em dois tipos de saltos executados ali com movimentos um pouco diferentes.
Supõe, então... que nesse caso a gente queira fazer a correlação entre essas quatro variáveis quantitativas. Nesse caso, o que a gente vai fazer?
É até um pouco intuitivo para rodar a correlação aqui no SPSS. A gente vai vir em analisar e dentro de analisar, se eu for descendo com o meu cursor, a gente vai encontrar uma opção chamada de correlacionar. Está aqui já, então. No nosso caso, a gente vai...
correlacionar e selecionar essa primeira opção chamada de bivariável. Bom, dentro do campo variáveis, que está vazio, é onde eu tenho que inserir todas essas variáveis que eu quero fazer a correlação. Por exemplo, se eu quiser fazer só a correlação entre peso e altura, eu seleciono os dois e clico com o botão direito para arrastar. Agora, se eu quiser fazer entre todas as variáveis que eu coletei no meu banco de dados, uma vez que faça sentido teoricamente, Eu posso selecionar tudo, trazer aqui para a direita, e aí eu posso aqui embaixo informar para o SPSS qual é o coeficiente de correlação que eu quero utilizar. Então, vou assumir aqui que essas variáveis passaram nos pressupostos para eu utilizar o coeficiente de correlação de Pearson.
Vou deixar selecionado. Ah, não, não dá para usar o Pearson. Então, você pode tirar a seleção do Pearson, colocar esse firma.
Então, você pode escolher, ou os dois, inclusive. Então, aqui eu vou usar só o do Pearson mesmo. Vou deixar sinalizar correlações aqui significantes e OK. Bom, então aqui já saiu os resultados para a gente. Então, a gente vai ter aqui a correlação do peso com o peso.
E aí, o coeficiente de correlação de Pearson é 1. Uma correlação perfeita, porque são os mesmos dados sendo correlacionados. Bom, peso com altura. Então, eu sempre vou lendo essa tabela, interpretando essa tabela, olhando para a variável que está em cada linha versus a variável que está em cada coluna.
Notem que vão ter, então, resultados repetidos, exatamente. Aqui, então, a correlação do peso com altura é de 0,50 com um p-valor, o sig aqui embaixo é exatamente o nosso p-valor dessa correlação, de 0,00... 0,003, para um N de 32 indivíduos avaliados.
Então, se eu olhar um pouco também mais para baixo, eu tenho aqui de novo a correlação entre altura e peso, com o mesmo R, 0,50, e aqui o P-valor de 0,003. Então, normalmente, agora para apresentar nossos resultados num artigo científico, no meu trabalho acadêmico, a gente vai deletar ou a parte de cima, ou a parte de baixo dessa tabela, porque ela está espelhada, os resultados estão aparecendo de forma duplicada. E aí eu olho para o R para ver se essa minha correlação é fraca, moderada ou alta, então lembrando que quanto mais próximo de 1, mais forte essa correlação, essa associação que a gente está encontrando, mais próximo de 0, mais fraca essa associação, e o p-valor falando se esse resultado é significativo ou não.
Então essas são as duas informações que a gente pode também apresentar na nossa sessão de resultados. Se você gostou desse vídeo, aproveita para deixar o like aqui embaixo e para acompanhar nossas publicações semanais, aproveita e se inscreve no nosso canal. Meu muito obrigada e até a próxima!