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Descubra quais variáveis do processo andam juntas, com que força e com que certeza, antes de montar um modelo de regressão ou mudar um parâmetro de máquina. Cole do Excel uma coluna por variável (ex.: temperatura, pressão, consumo), uma linha por medição; 20 ou mais linhas dão resultados confiáveis. Lembre: correlação mostra que duas variáveis andam juntas, não que uma causa a outra.
Ferramenta de pré-dimensionamento e estimativa: os resultados não substituem projeto, cálculo ou laudo assinado por profissional habilitado nem a verificação conforme as normas aplicáveis.
Cada ponto é uma linha da tabela. Anotações diretas mostram a inclinação e o ponto que mais pesa; toque num ponto para excluí-lo só neste gráfico e ver r e R² mudarem.
Como ler: cada ponto é uma linha da tabela, com X no eixo horizontal e Y no vertical. Pontos subindo da esquerda para a direita = correlação positiva (X sobe, Y sobe); descendo = negativa. Quanto mais colados na reta, mais forte. A curva LOWESS segue os dados sem forçar uma reta: se ela entorta, a relação não é linear. Pontos isolados podem puxar o r sozinhos.
Régua de −1 a +1 com as faixas usuais (Evans, 1996), r e ρ com o intervalo de confiança, e o R² em 100 quadrados.
Como ler: a régua vai de −1 (sobem em sentidos opostos) a +1 (sobem juntas); perto de 0 não há relação linear. As marcas mostram r e ρ com a faixa de incerteza: faixa que cruza o zero = correlação não comprovada. Os 100 quadrados pintados são o R²: a parte da variação de Y que acompanha X.
Abaixo da diagonal, dispersão com reta; na diagonal, histogramas; acima, o coeficiente e o valor-p em cores.
Como ler: é uma tabela de mini-gráficos: a linha e a coluna dizem quais variáveis se cruzam. Abaixo da diagonal, cada quadro é um gráfico de dispersão do par; na diagonal, o histograma da variável; acima, o número da correlação (cor forte = correlação forte; azul positiva, laranja negativa). Use para achar rapidamente os pares que valem estudar.
Variáveis agrupadas pela correlação. Negrito: valor-p abaixo de 0,05.
Como ler: cada célula é a correlação entre duas variáveis, em cor: azul = andam juntas (positiva), laranja = em sentidos opostos (negativa), cor apagada = sem relação. A ordem foi rearranjada para que variáveis parecidas fiquem vizinhas, formando blocos: variáveis do mesmo bloco medem quase a mesma coisa e não devem entrar juntas numa regressão.
Coeficiente e intervalo de confiança de cada par, do mais forte ao mais fraco.
Como ler: uma linha por par de variáveis, do mais forte para o mais fraco. O ponto é a correlação e a barra, a faixa de incerteza. Barras que não cruzam o zero são correlações comprovadas; barras longas indicam poucos dados. Os primeiros pares são os candidatos a controlar o processo.
Pearson com IC pela transformação z de Fisher; Spearman com IC de Bonett e Wright; valor-p pelo teste t com N − 2 graus de liberdade.
Como ler: r (Pearson) mede relação em linha reta; ρ (Spearman) mede se uma sobe quando a outra sobe, mesmo em curva, e resiste a valores extremos. Ambos vão de −1 a +1. IC = faixa provável do valor verdadeiro; valor-p < 0,05 = correlação comprovada (não é acaso). Correlação não prova causa: confirme mexendo em X e vendo Y mudar.
O mesmo par calculado separadamente em cada grupo da coluna escolhida.
Leve os resultados desta página para outra calculadora, com os campos já preenchidos.
O memorial reúne entradas, resultados, equações, hipóteses e referências desta página, com campos para projeto, responsável e revisão. O relatório completo traz também os gráficos e as interpretações, em cores. Na janela de impressão, escolha Salvar como PDF.
Que as duas variáveis têm uma relação linear forte e no mesmo sentido: quando uma sobe, a outra tende a subir. O R² de 0,64 diz que 64% da variação de uma acompanha a outra. Confira o intervalo de confiança: com 10 pares, r = 0,8 pode ser algo entre 0,34 e 0,95.
Pearson mede relação em linha reta e é o padrão para medições contínuas aproximadamente normais. Spearman usa a ordem dos valores: serve para relações curvas que sempre sobem ou descem, para notas e escalas, e é pouco afetado por valores extremos. Se os dois diferem em mais de 0,1, olhe o gráfico.
Não. As duas podem depender de um terceiro fator, como o clima, o turno ou a matéria-prima. A correlação indica onde investigar; para medir o efeito de cada fator, use regressão com todos eles ou um experimento planejado.
Depende do tamanho de r. Para confirmar r = 0,5 com 95% de confiança e poder de 80%, são cerca de 30 pares; para r = 0,3, cerca de 85. A página calcula esse número para o seu r no cartão de verificação.
É a observação que, sozinha, mais muda o r quando retirada. Toque nela no gráfico para ver r e R² sem ela. Se for um evento especial, como uma limpeza, uma partida ou um erro de digitação, investigue antes de excluí-la dos dados.
Selecione as colunas com os nomes na primeira linha, copie e cole no campo da tabela. Colunas de texto, como turno ou fornecedor, viram grupos e podem colorir os pontos. Linhas com célula vazia ficam fora só do par em que falta o valor.
Sim. O r, o ρ, os valores-p e os intervalos seguem as fórmulas publicadas (Fisher para Pearson e Bonett e Wright para Spearman) e foram conferidos com exemplos publicados e com o SciPy, até a terceira casa decimal.
Aviso importante: as ferramentas do Indus Metrics fazem estimativas e pré-dimensionamentos a partir dos dados informados e de métodos de engenharia publicados. Não substituem projeto, memorial ou laudo assinado por profissional habilitado (CREA/ART), nem a verificação conforme as normas técnicas e a legislação aplicáveis, como as Normas Regulamentadoras do Ministério do Trabalho. Propriedades de materiais e combustíveis variam: confira com o fabricante ou com análises do seu processo antes de decidir. Ao usar o site, você concorda com os Termos de Uso.
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