Correlação é considerada como a melhor ferramenta para medir e expressar a relação quantitativa entre duas variáveis na fórmula. Por outro lado, a covariância é quando dois itens variam juntos. Leia o artigo para saber as diferenças entre covariância e correlação.
Gráfico de comparação
| Base para Comparação | Covariância | Correlação |
|---|---|---|
| Significado | Covariância é uma medida que indica a extensão em que duas variáveis aleatórias mudam em tandem. | Correlação é uma medida estatística que indica quão fortemente duas variáveis estão relacionadas. |
| O que é isso? | Medida de correlação | Versão em escala de covariância |
| Valores | Deite-se entre -∞ e + ∞ | Deite-se entre -1 e +1 |
| Mudança de escala | Afeta a covariância | Não afeta a correlação |
| Medida livre de unidade | Não | sim |
Definição de Covariância
Covariância é um termo estatístico, definido como uma relação sistemática entre um par de variáveis aleatórias em que uma mudança em uma variável retribuída por uma mudança equivalente em outra variável.
A covariância pode assumir qualquer valor entre -∞ a + ∞, em que o valor negativo é um indicador de relação negativa, enquanto um valor positivo representa a relação positiva. Além disso, verifica a relação linear entre as variáveis. Portanto, quando o valor é zero, indica nenhum relacionamento. Além disso, quando todas as observações da variável forem iguais, a covariância será zero.
Em Covariância, quando alteramos a unidade de observação em uma ou ambas as duas variáveis, não há alteração na força da relação entre duas variáveis, mas o valor da covariância é alterado.
Definição de Correlação
Correlação é descrita como uma medida na estatística, que determina o grau em que duas ou mais variáveis aleatórias se movem em conjunto. Durante o estudo de duas variáveis, se foi observado que o movimento em uma variável é retribuído por um movimento equivalente de outra variável, de alguma forma ou de outra, então as variáveis são ditas correlacionadas.
Correlação é de dois tipos, ou seja, correlação positiva ou correlação negativa. Diz-se que as variáveis estão positiva ou diretamente correlacionadas quando as duas variáveis se movem na mesma direção. Pelo contrário, quando as duas variáveis se movem na direção oposta, a correlação é negativa ou inversa.
O valor da correlação situa-se entre -1 e +1, em que valores próximos de +1 representam uma correlação positiva forte e valores próximos de -1 são um indicador de forte correlação negativa. Existem quatro medidas de correlação:
- Diagrama de Dispersão
- Coeficiente de correlação momento-produto
- Coeficiente de correlação de classificação
- Coeficiente de desvios concorrentes
Principais diferenças entre covariância e correlação
Os pontos a seguir são dignos de nota no que diz respeito à diferença entre covariância e correlação:
- Uma medida usada para indicar a extensão em que duas variáveis aleatórias mudam em tandem é conhecida como covariância. Uma medida usada para representar com que intensidade duas variáveis aleatórias são relacionadas, conhecidas como correlação.
- Covariância não é senão uma medida de correlação. Pelo contrário, correlação refere-se à forma escalonada de covariância.
- O valor da correlação ocorre entre -1 e +1. Por outro lado, o valor da covariância situa-se entre -∞ e + ∞.
- Covariância é afetada pela mudança de escala, ou seja, se todo o valor de uma variável é multiplicado por uma constante e todo o valor de outra variável é multiplicado, por uma constante semelhante ou diferente, então a covariância é alterada. Em contrapartida, a correlação não é influenciada pela mudança de escala.
- A correlação é adimensional, isto é, é uma medida livre de unidade da relação entre variáveis. Ao contrário da covariância, onde o valor é obtido pelo produto das unidades das duas variáveis.
Semelhanças
Ambas medem apenas relações lineares entre duas variáveis, ou seja, quando o coeficiente de correlação é zero, a covariância também é zero. Além disso, as duas medidas não são afetadas pela mudança de localização.
Conclusão
Correlação é um caso especial de covariância que pode ser obtido quando os dados são padronizados. Agora, quando se trata de fazer uma escolha, que é uma melhor medida da relação entre duas variáveis, a correlação é preferida à covariância, porque ela não é afetada pela mudança de localização e escala, e também pode ser usada para fazer uma comparação entre dois pares de variáveis.
