{"id":1969,"date":"2026-10-08T08:32:33","date_gmt":"2026-10-08T07:32:33","guid":{"rendered":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-correlacao-postos-spearman\/"},"modified":"2026-10-08T08:32:33","modified_gmt":"2026-10-08T07:32:33","slug":"calculadora-correlacao-postos-spearman","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-correlacao-postos-spearman\/","title":{"rendered":"Calculadora de correla\u00e7\u00e3o de postos de Spearman"},"content":{"rendered":"<section class=\"not-prose calculator-box\" aria-labelledby=\"calculator-title\"><div class=\"flex items-baseline sm:items-center justify-between gap-2 sm:gap-3\"><div class=\"flex flex-col sm:flex-row sm:items-center gap-2\"><span class=\"icon icon-calculator text-primary-700! text-base! dark:text-primary-300!\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2 id=\"calculator-title\" class=\"text-lg font-display font-bold\">Ordene duas vari\u00e1veis e teste sua rela\u00e7\u00e3o monot\u00f4nica<\/h2><\/div><div class=\"calcdash-favorite group\">\n  <button type=\"button\" class=\"favorite\" id=\"favorite\" data-favorite-id=\"1969\" data-favorite-title=\"Correla\u00e7\u00e3o de postos de Spearman\" data-favorite-url=\"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-correlacao-postos-spearman\/\" data-favorite-excerpt=\"Digite dois conjuntos de valores emparelhados e esta calculadora calcula o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de postos de Spearman (\u03c1), atribui postos a cada vari\u00e1vel e testa a associa\u00e7\u00e3o com um valor-p aproximado.\" aria-label=\"Adicionar aos favoritos\" data-favorite-icon=\"icon icon-wpcalc-regression-plot\">\n    <span class=\"icon icon-shape-star-empty\" aria-hidden=\"true\"><\/span>\n  <\/button>\n  <div class=\"calcdash-favorite__tip\" aria-hidden=\"true\">\n   <span class=\"favorite-tooltip\" id=\"favorite-tooltip\"><\/span>\n  <\/div>\n  <span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"favorite-status\"><\/span>\n<\/div><\/div><form action=\"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-correlacao-postos-spearman\/\" method=\"POST\" class=\"calculator\" id=\"calculator-1969\" data-post=\"1969\"><fieldset class=\"fieldset-input is-1\"><legend class=\"sr-only\">Campos de entrada<\/legend><div class=\"field is-single\" id=\"input-1\"><label for=\"field-1\">Valores de X<\/label><textarea id=\"field-1\" name=\"valores_de_x\">2; 4; 6; 8; 10; 12; 14; 16; 18; 20<\/textarea><\/div><div class=\"field is-single\" id=\"input-2\"><label for=\"field-2\">Valores de Y<\/label><textarea id=\"field-2\" name=\"valores_de_y\">55; 62; 58; 70; 70; 71; 80; 85; 82; 90<\/textarea><\/div><div class=\"field is-single\" id=\"input-3\"><label for=\"field-3\">Hip\u00f3tese alternativa<\/label><div class=\"grid grid-cols-1\"><select id=\"field-3\" name=\"hiptese_alternativa\"><option value=\"two\" selected>Bicaudal: \u03c1 \u2260 0 (associa\u00e7\u00e3o em qualquer dire\u00e7\u00e3o)<\/option><option value=\"greater\">Unicaudal \u00e0 direita: \u03c1 &gt; 0 (rela\u00e7\u00e3o crescente)<\/option><option value=\"less\">Unicaudal \u00e0 esquerda: \u03c1 &lt; 0 (rela\u00e7\u00e3o decrescente)<\/option><\/select><svg class=\"pointer-events-none col-start-1 row-start-1 mr-2 size-5 self-center justify-self-end text-gray-500 sm:size-4\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\" data-slot=\"icon\">\n              <path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4.22 6.22a.75.75 0 0 1 1.06 0L8 8.94l2.72-2.72a.75.75 0 1 1 1.06 1.06l-3.25 3.25a.75.75 0 0 1-1.06 0L4.22 7.28a.75.75 0 0 1 0-1.06Z\" clip-rule=\"evenodd\" \/>\n            <\/svg><\/div><\/div><\/fieldset><div class=\"buttons\"><button type=\"submit\" data-text=\"Recalcular\" id=\"calculate-button\" data-post=\"1969\">Calcular<\/button><button type=\"reset\">Redefinir<\/button><\/div><div class=\"field is-checkbox hidden!\" id=\"field-auto-calc\"><input type=\"checkbox\" id=\"auto-calc\"><label for=\"auto-calc\">Calcular automaticamente<\/label><small>Se ativado, o resultado \u00e9 atualizado automaticamente quando voc\u00ea altera qualquer valor.<\/small><\/div><div class=\"fieldset-result is-hidden\" aria-labelledby=\"result-title\" aria-live=\"polite\" role=\"region\"> <h3 class=\"result-title bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 dark:from-primary-900 dark:to-gray-800\" id=\"result-title\"><span class=\"icon icon-s-pulse\" aria-hidden=\"true\"><\/span> Seus resultados<\/h3><div class=\"result-box\"><div class=\"field-result\" id=\"output-1\"><span class=\"field-title\"><span>Correla\u00e7\u00e3o de postos de Spearman<\/span><span class=\"result-term\">\u03c1<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-1\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-2\"><span class=\"field-title\"><span>N\u00famero de observa\u00e7\u00f5es pareadas<\/span><span class=\"result-term\">n<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-2\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-3\"><span class=\"field-title\"><span>Valor de p aproximado<\/span><span class=\"result-term\">p<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-3\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-4\"><span class=\"field-title\"><span>Interpreta\u00e7\u00e3o, postos e m\u00e9todo<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-4\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><\/div><div class=\"result-actions\"><button type=\"button\" class=\"copy-link\"><svg viewBox=\"0 0 20 20\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\"><path d=\"M12.232 4.232a2.5 2.5 0 0 1 3.536 3.536l-1.225 1.224a.75.75 0 0 0 1.061 1.06l1.224-1.224a4 4 0 0 0-5.656-5.656l-3 3a4 4 0 0 0 .225 5.865.75.75 0 0 0 .977-1.138 2.5 2.5 0 0 1-.142-3.667l3-3Z\"\/><path d=\"M11.603 7.963a.75.75 0 0 0-.977 1.138 2.5 2.5 0 0 1 .142 3.667l-3 3a2.5 2.5 0 0 1-3.536-3.536l1.225-1.224a.75.75 0 0 0-1.061-1.06l-1.224 1.224a4 4 0 1 0 5.656 5.656l3-3a4 4 0 0 0-.225-5.865Z\"\/><\/svg><span class=\"copy-link__text\">Copiar link para este c\u00e1lculo<\/span><\/button><span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"copy-link-status\"><\/span><\/div><\/div><a href=\"#respond\" class=\"hidden transition-opacity duration-300 opacity-0 w-50 text-sm justify-center items-center gap-2 px-4 py-2 rounded bg-gray-200 text-gray-700 hover:bg-gray-300\" id=\"leave-comment\"><span class=\"icon icon-comments\" aria-hidden=\"true\"><\/span>Deixar um coment\u00e1rio<\/a><\/form><\/section><section id=\"calc-reactions\" class=\"not-prose hidden my-12 bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 border border-indigo-100 rounded-xl px-6 py-4 shadow-sm\" data-post=\"1969\" aria-live=\"polite\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\"><p id=\"calc-reactions-title\" class=\"text-sm text-gray-500 text-center mb-2\">O que voc\u00ea achou deste resultado?<\/p><div role=\"group\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\" class=\"grid grid-cols-3 sm:flex sm:flex-row sm:justify-around gap-4 sm:items-center sm:flex-wrap\"><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"like\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"like\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude00 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Curti <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"helpful\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"helpful\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\udca1 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">\u00datil <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"confused\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"confused\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude15 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Confuso <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"disappointed\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"disappointed\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude1e <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Decepcionado <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"inaccurate\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"inaccurate\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\u274c <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Impreciso <\/span><\/button><\/div><div id=\"reaction-message\" class=\"hidden mt-8 rounded-md border border-primary-100 bg-white\/50 backdrop-blur-sm px-4 py-2 text-sm text-center shadow-sm\"><\/div><\/section><div class=\"calcdash-ad not-prose calcdash-ad--calc_result calcdash-ad--in-article\"><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block\" data-ad-client=\"ca-pub-1721569815777345\" data-ad-slot=\"6317458308\" data-ad-layout=\"in-article\" data-ad-format=\"fluid\"><\/ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});<\/script><\/div>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-1\">.formula-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section class=\"formula-box\" aria-labelledby=\"formula-title\">\r\n\t<div id=\"formula-title\" class=\"not-prose font-display mb-4\"><span class=\"icon icon-formula\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>F\u00f3rmula da correla\u00e7\u00e3o de postos de Spearman<\/h2><\/div>\r\n\t<figure class=\"not-prose formula\">\r\n\t\t<figcaption class=\"formula-title\">F\u00f3rmula<\/figcaption>\r\n\t\t<div class=\"text-base text-gray-800\" id=\"formula\">\n\\[ \\rho = 1 - \\frac{6 \\sum_{i=1}^{n} d_i^2}{n (n^2 - 1)} \\]\n<strong>Onde:<\/strong>\n<ul>\n<li>\\(d_i\\) \u2014 diferen\u00e7a entre o posto da i-\u00e9sima observa\u00e7\u00e3o em X e o seu posto em Y<\/li>\n<li>\\(n\\) \u2014 n\u00famero de observa\u00e7\u00f5es emparelhadas<\/li>\n<\/ul>\nEsta f\u00f3rmula cl\u00e1ssica fornece a correla\u00e7\u00e3o entre os postos das duas vari\u00e1veis quando n\u00e3o h\u00e1 valores empatados. De forma equivalente, \\(\\rho\\) \u00e9 o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Pearson calculado sobre os postos, e n\u00e3o sobre os dados brutos \u2014 e \u00e9 essa a defini\u00e7\u00e3o que esta calculadora usa, para que os empates sejam tratados corretamente (valores empatados recebem a m\u00e9dia dos seus postos).\n<\/div>\r\n\t<\/figure>\r\n\t<br \/>\r\n<\/section>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-2\">.calculation-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section id=\"calculation\" class=\"calculation-box\" aria-labelledby=\"calculation-title\">\r\n\t<div id=\"calculation-title\" class=\"not-prose font-display\"><span class=\"icon icon-unordered-list\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Correla\u00e7\u00e3o de postos de Spearman \u2013 Exemplo de c\u00e1lculo<\/h2><\/div>\r\n\r\n<\/p>\n<p><strong>Exemplo:<\/strong> dez estudantes estudam por um n\u00famero crescente de horas (X) e obt\u00eam as notas de prova listadas em Y. Usamos os valores padr\u00e3o da calculadora: X = 2; 4; 6; 8; 10; 12; 14; 16; 18; 20 e Y = 55; 62; 58; 70; 70; 71; 80; 85; 82; 90.<\/p>\n<p>Os postos de X s\u00e3o simplesmente de 1 a 10. J\u00e1 a ordena\u00e7\u00e3o de Y d\u00e1 1; 3; 2; 4,5; 4,5; 6; 7; 9; 8; 10 (as duas notas 70 recebem a m\u00e9dia dos postos 4 e 5). Por causa desse empate, \\(\\rho\\) \u00e9 calculado como a correla\u00e7\u00e3o de Pearson dos postos:<\/p>\n<p>\\[ \\rho = \\frac{\\sum r_x r_y - n \\bar{r}_x \\bar{r}_y}{\\sqrt{\\left(\\sum r_x^2 - n \\bar{r}_x^2\\right)\\left(\\sum r_y^2 - n \\bar{r}_y^2\\right)}} = \\frac{80}{\\sqrt{82.5 \\times 82}} \\approx 0.973 \\]<\/p>\n<p>Ao testar \\(H_0: \\rho = 0\\) com \\(t = \\rho\\sqrt{\\frac{n-2}{1-\\rho^2}} \\approx 11.84\\) e 8 graus de liberdade, obt\u00e9m-se \\(p &lt; 0.0001\\).<\/p>\n<p><strong>Resultado:<\/strong> \\(\\rho \\approx 0.973\\) com \\(n = 10\\) pares \u2014 uma rela\u00e7\u00e3o monot\u00f4nica crescente muito forte, estatisticamente significativa ao n\u00edvel de 0,05.<\/p>\n<p>\n\r\n<\/section>\n<h2>Como usar a calculadora<\/h2>\n<ol>\n<li>Digite os <strong>valores de X<\/strong> no primeiro campo \u2014 um n\u00famero por observa\u00e7\u00e3o, separados por espa\u00e7os, ponto e v\u00edrgula ou quebras de linha (v\u00edrgulas decimais s\u00e3o aceitas).<\/li>\n<li>Digite os <strong>valores de Y<\/strong> no segundo campo, exatamente na mesma ordem, para que cada X seja pareado com o Y correspondente.<\/li>\n<li>Escolha a <strong>hip\u00f3tese alternativa<\/strong>: bicaudal (\\(\\rho \\neq 0\\)), cauda direita (\\(\\rho &gt; 0\\)) ou cauda esquerda (\\(\\rho &lt; 0\\)). Essa escolha define a cauda do teste de signific\u00e2ncia usada para o valor-p.<\/li>\n<li>Leia os resultados: o \\(\\rho\\) de Spearman, o n\u00famero de observa\u00e7\u00f5es emparelhadas \\(n\\), o valor-p aproximado e uma tabela detalhada mostrando cada valor com seus postos, as diferen\u00e7as de postos e o m\u00e9todo utilizado.<\/li>\n<\/ol>\n<p>As duas listas devem conter o mesmo n\u00famero de valores (no m\u00ednimo 3), e nenhuma das vari\u00e1veis pode ser constante \u2014 caso contr\u00e1rio, a correla\u00e7\u00e3o fica indefinida.<\/p>\n<h2>O que \u00e9 a correla\u00e7\u00e3o de postos de Spearman?<\/h2>\n<p>O coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de postos de Spearman, geralmente escrito \\(\\rho\\) (rho) ou \\(r_s\\), mede a for\u00e7a e a dire\u00e7\u00e3o da rela\u00e7\u00e3o <em>monot\u00f4nica<\/em> entre duas vari\u00e1veis: se uma vari\u00e1vel tende a subir quando a outra sobe (\\(\\rho &gt; 0\\)) ou a cair quando a outra sobe (\\(\\rho &lt; 0\\)). Seu funcionamento consiste em substituir cada valor pelo seu posto dentro da pr\u00f3pria vari\u00e1vel e, em seguida, correlacionar os postos. Os valores de \\(\\rho\\) ficam sempre entre \u22121 e +1: +1 significa que as duas ordena\u00e7\u00f5es s\u00e3o id\u00eanticas e \u22121, que s\u00e3o exatamente invertidas.<\/p>\n<p>A diferen\u00e7a crucial em rela\u00e7\u00e3o ao <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-correlacao-pearson\/\">coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Pearson<\/a> est\u00e1 no tipo de rela\u00e7\u00e3o capturada. Pearson mede o qu\u00e3o bem uma <em>reta<\/em> se ajusta aos dados, enquanto Spearman apenas pergunta se a rela\u00e7\u00e3o \u00e9 consistentemente crescente ou decrescente \u2014 qualquer curva monot\u00f4nica serve. Isso torna Spearman a escolha natural quando os dados s\u00e3o ordinais (postos, avalia\u00e7\u00f5es, notas), fortemente assim\u00e9tricos ou cont\u00eam valores at\u00edpicos, pois um \u00fanico valor extremo pode distorcer drasticamente o \\(r\\) de Pearson, mas quase n\u00e3o altera um posto.<\/p>\n<p>O valor-p responde \u00e0 seguinte pergunta: se na verdade n\u00e3o houvesse nenhuma associa\u00e7\u00e3o monot\u00f4nica na popula\u00e7\u00e3o (\\(\\rho = 0\\)), qual seria a probabilidade de surgir por acaso uma correla\u00e7\u00e3o amostral desse tamanho? Um valor-p pequeno (convencionalmente abaixo de 0,05) \u00e9 evid\u00eancia de uma associa\u00e7\u00e3o real. Se voc\u00ea tiver d\u00favidas sobre como interpretar valores-p em geral, a <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-valor-p\/\">calculadora de valor-p<\/a> explica o conceito com mais detalhes.<\/p>\n<h2>Como interpretar o resultado<\/h2>\n<p>Use o sinal e a magnitude de \\(\\rho\\), junto com o valor-p:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Sinal:<\/strong> \\(\\rho &gt; 0\\) indica uma rela\u00e7\u00e3o crescente; \\(\\rho &lt; 0\\), uma rela\u00e7\u00e3o decrescente.<\/li>\n<li><strong>Magnitude (guia aproximado):<\/strong> |\\(\\rho\\)| \u2265 0,9 muito forte, 0,7\u20130,9 forte, 0,4\u20130,7 moderada, 0,2\u20130,4 fraca, abaixo de 0,2 desprez\u00edvel.<\/li>\n<li><strong>Valor-p:<\/strong> indica se a associa\u00e7\u00e3o \u00e9 estatisticamente distingu\u00edvel de zero. Um \\(\\rho\\) alto obtido com uma amostra min\u00fascula ainda pode n\u00e3o ser significativo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Lembre-se de que correla\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 causalidade: mesmo uma associa\u00e7\u00e3o monot\u00f4nica muito forte n\u00e3o prova que uma vari\u00e1vel determina a outra. As duas podem estar sob a influ\u00eancia de um terceiro fator, ou o padr\u00e3o pode ser mera coincid\u00eancia.<\/p>\n<h2>Premissas, limita\u00e7\u00f5es e dicas pr\u00e1ticas<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Monot\u00f4nica, n\u00e3o linear:<\/strong> Spearman detecta qualquer padr\u00e3o consistentemente crescente ou decrescente. Se a rela\u00e7\u00e3o sobe e depois cai (por exemplo, em formato de U), \\(\\rho\\) pode ficar pr\u00f3ximo de zero mesmo com as vari\u00e1veis claramente relacionadas.<\/li>\n<li><strong>Dados ordinais s\u00e3o bem-vindos:<\/strong> n\u00e3o h\u00e1 premissa de normalidade \u2014 basta que os valores possam ser ordenados de forma sensata.<\/li>\n<li><strong>Empates:<\/strong> quando o mesmo valor aparece mais de uma vez em uma vari\u00e1vel, as observa\u00e7\u00f5es empatadas dividem a m\u00e9dia dos seus postos, e \\(\\rho\\) \u00e9 calculado como a correla\u00e7\u00e3o de Pearson dos postos. A f\u00f3rmula cl\u00e1ssica \\(1 - 6\\sum d^2 \/ (n(n^2-1))\\) \u00e9 exata apenas sem empates; com muitos empates, a abordagem de Pearson sobre os postos \u00e9 a correta \u2014 por isso a calculadora sempre a utiliza.<\/li>\n<li><strong>Amostras pequenas:<\/strong> o valor-p baseia-se na aproxima\u00e7\u00e3o padr\u00e3o \\(t = \\rho\\sqrt{(n-2)\/(1-\\rho^2)}\\) com \\(n-2\\) graus de liberdade, que \u00e9 precisa para \\(n \\geq 10\\). Para \\(n &lt; 10\\), compare \\(\\rho\\) com tabelas de valores cr\u00edticos exatos de Spearman antes de tirar conclus\u00f5es.<\/li>\n<li><strong>O pareamento importa:<\/strong> o k-\u00e9simo X precisa corresponder ao k-\u00e9simo Y. Uma lista de valores de Y embaralhada produz um resultado sem sentido.<\/li>\n<li><strong>Valores at\u00edpicos:<\/strong> as medidas baseadas em postos s\u00e3o robustas a eles, mas verifique se uma observa\u00e7\u00e3o extrema \u00e9 um dado genu\u00edno ou um erro de registro.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Se voc\u00ea quer ir al\u00e9m da associa\u00e7\u00e3o e de fato prever uma vari\u00e1vel a partir da outra, a <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-regressao-linear\/\">calculadora de regress\u00e3o linear<\/a> ajusta um modelo e informa seus coeficientes, enquanto a <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-d-de-cohen\/\">calculadora de d de Cohen<\/a> \u00e9 \u00fatil para quantificar diferen\u00e7as entre grupos, e n\u00e3o associa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Digite dois conjuntos de valores emparelhados e esta calculadora calcula o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de postos de Spearman (\u03c1), atribui postos a cada vari\u00e1vel e testa a associa\u00e7\u00e3o com um valor-p aproximado.<\/p>\n","protected":false},"author":3168,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[12],"tags":[30],"class_list":["post-1969","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-estatistica","tag-correlacao-regressao"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1969","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3168"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1969"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1969\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2706,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1969\/revisions\/2706"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1969"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1969"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1969"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}