Qual das seguintes características **não** é considerada na análise de correlação entre duas variáveis numéricas?

(A) - 
 inclinação da reta de regressão
(B) - 
 valor do coeficiente de correlação (r)
(C) - 
 dispersão dos pontos em torno da reta de regressão
(D) - 
 taxa de crescimento de uma variável em relação à outra
(E) - 
 significância estatística

Explicação

A análise de correlação enfoca na relação linear entre duas variáveis numéricas. as características analisadas são:

  • inclinação da reta de regressão: indica a direção e a força da relação entre as variáveis.
  • valor do coeficiente de correlação (r): um valor numérico que quantifica a força e a direção da correlação.
  • dispersão dos pontos em torno da reta de regressão: mostra a variação dos dados em relação à reta de ajuste.
  • significância estatística: indica se a correlação é estatisticamente significativa, ou seja, se é provável que ocorra por acaso ou se representa uma relação verdadeira.

Análise das alternativas

  • (a): a inclinação da reta de regressão é uma característica importante na análise de correlação.
  • (b): o valor do coeficiente de correlação (r) é fundamental para quantificar a força da correlação.
  • (c): a dispersão dos pontos em torno da reta de regressão mostra a variação dos dados e é considerada na análise.
  • (d): a taxa de crescimento de uma variável em relação à outra não é diretamente considerada na análise de correlação.
  • (e): a significância estatística é uma característica importante na interpretação da correlação.

Conclusão

Entender as características consideradas na análise de correlação é essencial para interpretar corretamente a relação entre duas variáveis numéricas e evitar inferências equivocadas.