O que distingue a correlação de Pearson da correlação de Spearman na análise de dados?

1 Noções básicas da Pearson

O coeficiente de correlação de Pearson, denominado r, mede a relação linear entre duas variáveis. Assume que as variáveis são normalmente distribuídas e que a relação é linear, o que significa que, à medida que uma variável aumenta ou diminui, a outra o faz de forma proporcional. O valor de r varia entre -1 e 1, onde -1 indica uma relação linear negativa perfeita, 1 indica uma relação linear positiva perfeita e 0 não implica nenhuma relação linear. Pearson é sensível a outliers, o que pode afetar significativamente o valor da correlação.

2 Noções básicas de Spearman

O coeficiente de correlação de postos de Spearman, muitas vezes simbolizado como ρ (rô), é uma medida não paramétrica que avalia quão bem a relação entre duas variáveis pode ser descrita usando uma função monotônica. Ao contrário de Pearson, Spearman não requer a suposição de distribuição normal e é menos afetado por outliers. Ele funciona classificando os pontos de dados de cada variável e, em seguida, calculando o r de Pearson nessas classificações, tornando-o adequado para dados ordinais ou dados contínuos que não atendem às suposições necessárias para Pearson.

3 Comparando métricas

Entender quando usar a correlação de Pearson versus Spearman é crucial na análise de dados. Pearson é mais adequado para dados que são normalmente distribuídos e onde se espera que a relação entre as variáveis seja linear. Em contraste, Spearman é mais apropriado para dados ordinais ou quando a relação é monotônica, mas não necessariamente linear. Também é preferível quando seu conjunto de dados contém valores atípicos ou não é normalmente distribuído, pois mitiga a influência desses fatores.

4 Impacto discrepante

O impacto de outliers não pode ser exagerado na análise de correlação. A correlação de Pearson é altamente sensível a outliers porque mede estritamente relações lineares com base nos valores reais. Um único outlier pode distorcer os resultados, levando a uma superestimação ou subestimação da força da relação. Por outro lado, a correlação de Spearman, ao focar em classificações em vez de valores, diminui o efeito de outliers, fornecendo uma medida mais robusta quando outliers estão presentes.

5 Normalidade dos dados

A normalidade dos dados é outro fator fundamental na hora de decidir entre Pearson e Spearman. A correlação de Pearson assume que ambas as variáveis são normalmente distribuídas. Se essa suposição for violada, o coeficiente de correlação pode não refletir com precisão a verdadeira relação. A correlação de Spearman não requer normalidade, tornando-se uma escolha mais segura para dados que são distorcidos ou têm uma distribuição não normal. Essa flexibilidade permite que o Spearman seja aplicado de forma mais ampla em diferentes tipos de dados.

6 Aplicação Prática

Na prática, sua escolha entre a correlação de Pearson e Spearman deve ser guiada pela natureza de seus dados e pelas perguntas específicas que você pretende responder. Por exemplo, se você está analisando a relação entre idade e pressão arterial e suspeita de uma tendência não linear, mas crescente, Spearman seria mais apropriado. Por outro lado, se você estiver olhando para variáveis como altura e peso, que normalmente são normalmente distribuídas e têm uma relação linear, Pearson seria a métrica preferida.

7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?