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Palavras-chaves: R, Estatiística, Correlação |
Cadastro: 02/10/2025 21:25:08 | Atualização: 02/10/2025 21:50:24

Antes de realizarmos os cálculos, vamos a expliação sobre a função cor.test(args) do R. 
cor.test(x, y,
         alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
         method = c("pearson", "kendall", "spearman"),
         exact = NULL, conf.level = 0.95, continuity = FALSE)
x, y
Vetores numéricos. x e y devem possuir mesmo tamanho (na=nb.)

alternative
Indica a hipótese alternativa e deve ser uma das opções "two.sided", "greater" ou "less". Você pode especificar apenas a letra inicial. A opção "greater" corresponde à associação positiva, "less" à associação negativa.

method
Uma cadeia de caracteres indicando qual coeficiente de correlação deve ser usado para o teste. As opções podem ser "pearson", "kendall" ou "spearman", pode ser abreviado.

exact
Valor lógico indicando se um p-value exato deve ser computado. Usado para o tau de Kendall e o rho de Spearman. O valor padrão (NULL).

conf.level
Nível de confiança para o intervalo de confiança retornado. Atualmente, só é usado para o coeficiente de correlação de Pearson, se houver pelo menos 4 pares completos de observações.

continuity
Lógico: se for TRUE (verdadeira), uma correção de continuidade é usada para o tau de Kendall e para o rho de Spearman quando não é calculada exatamente. 



Correlação de Pearson no R
#cria uma matriz de dados para as variáveis x (idade estudante) y (notas de matemática)
xa=c(16,17,16,15,15,15,16,18,17,17)
ym=c(57,45,72,78,53,63,86,98,59,71)
#realizar o teste de correlação entre as duas variáveis
cor.test(xa,ym,method="pearson")

#cria uma matriz de dados para as variáveis y (notas de biologia) (x já foi setado acima)
yb=c(83,37,41,84,56,85,77,87,70,59)
#realizar o teste de correlação entre as duas variáveis
cor.test(xa,yb,method="pearson")

Correlação de Spearman
#cria uma matriz de dados para as variáveis x (notas de matamática) y (notas de biologia)
xm=c(57,45,72,78,53,63,86,98,59,71)
yb=c(83,37,41,84,56,85,77,87,70,59)
#realizar o teste de correlação entre as duas variáveis
cor.test(xm,yb,method="spearman", exact=T)