Apesar de ser evidente a correlação entre duas variáveis, nem sempre esta relação ocorre de maneira direta. Portanto, podem existir outras variáveis não estudadas que interferem nessa relação. Em estatística essas variáveis são denominadas variáveis de confundimento.
Um estudo de caso bem conhecido no estudo entre correlação entre duas variáveis é a correlação entre o número de cegonhas e a taxa de natalidade em algumas cidades escandinavas. como tomar ivermectina pelo peso Todavia, seria uma interpretação errônea associar o aumento dos nascimentos com o aumento dos ninhos de cegonhas. Mas, na verdade, o que aconteceu foi que o aumento da população tem uma relação causa e efeito com o número de casas, e na Escandinávia as casas têm chaminés perto de onde as cegonhas fazem ninhos. heartworm ivermectin dose Portanto, a relação direta está entre o aumento no número de casas com o aumento no número de ninhos. A relação entre a taxa de natalidade e o número de cegonhas é indireta.
Extrapolações na interpretação da correlação entre duas variáveis
Outro risco na interpretação do estudo da correlação entre duas variáveis é a extrapolação. Não se pode estimar o que acontecerá em um período com base no que foi observado em outro. Apesar de existir uma relação essa estratégia para prever o que irá acontecer não é confiável. Para exemplificar, suponha uma correlação entre o índice de desenvolvimento humano e a taxa de natalidade, mas com base em dados de 1980. O uso dessa correlação para prever a taxa de natalidade no século atual, resultará em um número absurdamente irreal.
Outro problema no estudo das correlações é o total de observações. Apesar de ser válido, correlações não confiáveis também podem ser obtidas a partir de um número pequeno de observações. Ou do cálculo do coeficiente baseado em observações estratificadas analisadas em conjunto.
Esse e outros cuidados sobre correlação são apresentados no curso Estatística para Processos Produtivos.
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