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Fatos e limites do método
| Coeficiente | r de Pearson para cada par de colunas numéricas |
|---|---|
| Diagonal | Sempre exatamente 1 — cada coluna correlaciona perfeitamente consigo mesma |
| Simetria | A matriz é simétrica; as metades acima e abaixo da diagonal são idênticas |
| Valores ausentes | Tratados aos pares: cada célula usa as linhas em que ambas as colunas existem |
| Par mais forte | Reportado separadamente, excluindo a diagonal |
| Limite de colunas | A legibilidade prática acaba por volta de 10 colunas — já são 45 pares distintos |
Quando induz ao erro
- O problema das comparações múltiplas é grave aqui e quase nunca é mencionado. Dez colunas produzem 45 pares; com o limiar usual de 5 % você deve esperar que dois ou três pareçam significativos por puro acaso. Uma matriz de correlação gera hipóteses, nunca conclusões.
- Cada célula é um coeficiente de Pearson, então todas as limitações dele valem quarenta e cinco vezes: apenas relações lineares, e um atípico pode fabricar um par de aparência forte.
- O tratamento aos pares dos ausentes significa que células diferentes podem ser calculadas sobre subconjuntos de linhas diferentes. Dois coeficientes da mesma matriz podem não se basear na mesma amostra.
- A correlação entre duas colunas não diz nada sobre o que acontece quando uma terceira é mantida constante. Colunas que crescem com o tempo correlacionam entre si haja ou não conexão real.
Como é calculado
Cada coluna numérica é pareada com todas as outras e o r de Pearson é calculado para cada par. A diagonal é 1 por construção e a matriz é simétrica, então a informação está no triângulo acima da diagonal — o resto existe por conveniência de leitura.
Valores ausentes são tratados aos pares em vez de descartar linhas inteiras. Uma linha sem uma coluna ainda contribui para todos os pares que não a envolvem, o que preserva dados mas significa que nem todas as células são calculadas sobre as mesmas linhas.
O par mais forte excluindo a diagonal é reportado no topo, porque é a primeira coisa que qualquer um procura e varrer uma grade atrás do maior valor absoluto é exatamente o tipo de tarefa que uma pessoa faz mal.
Nos dados de exemplo, gasto com anúncios, vendas e visitas sobem juntos ao longo de todo o período. As correlações mútuas beiram 1, o que ilustra a armadilha: a imagem é real, a aritmética está certa, e a história causal que ela sugere pode estar completamente errada.
Perguntas e respostas
Como leio a matriz?
Encontre a linha de uma variável e a coluna da outra; a célula onde elas se cruzam é a correlação. Valores perto de ±1 indicam relação linear forte, perto de 0 nenhuma. A diagonal é sempre 1 e não carrega informação.
Vários pares parecem significativos. Posso confiar?
Com cuidado. Com dez colunas há 45 pares e alguns parecerão fortes só por acaso. Trate o que encontrar aqui como hipótese a testar em dados novos, não como resultado.
Por que três das minhas colunas correlacionam entre si?
Muito frequentemente porque as três crescem ao longo do tempo. Tendência compartilhada é a causa mais comum de um agrupamento de correlações altas e não diz nada sobre conexão direta entre elas.
Posso obter correlações de Spearman?
Na matriz não — aqui é Pearson em todas as células. Para um par específico em que atípicos ou curvatura preocupem, existe a página dedicada a Spearman.
Meus dados são enviados?
Não. Cada coeficiente é calculado no seu navegador.