O coeficiente de correlação, ou r, sempre cai entre -1 e 1 e avalia a relação linear entre dois conjuntos de pontos de dados, como x e y. Você pode calcular o coeficiente de correlação dividindo a soma corrigida da amostra, ou S, dos quadrados para (x vezes y) pela raiz quadrada da soma corrigida da amostra de x2 vezes y2. Na forma de equação, isso significa: Sxy /[√ (Sxx * Syy)].

Calculando a soma corrigida da amostra

Você obtém S somando a soma dos seus pontos de dados, dividindo pelo número de pontos de dados totais e, em seguida, subtrair esse valor da soma dos pontos de dados quadrados. Por exemplo, dado um conjunto de x pontos de dados: 3, 5, 7 e 9, você calcularia o valor Sxx primeiro fazendo um quadrado de cada ponto e então adicionando esses quadrados juntos, o que resulta em 164. Então subtraia desse valor o quadrado soma desses pontos de dados dividida pelo número de pontos de dados, ou (24 * 24) /4, que é igual a 144. Isso resulta em Sxx = 20. Dado um conjunto de y pontos de dados: 2, 4, 6 e 10, você procederia da mesma forma para calcular Syy = 156 - [(22 * 22) /4], que é igual a 35, e Sxy = 158 - [(24 * 22) /4], que é igual a 26.

Cálculo do Coeficiente de Correlação Final

Você pode então plugar os valores estabelecidos para Sxx, Syy e Sxy na equação Sxy /[√ (Sxx * Syy)]. Usando os valores acima, isso resulta em 26 /[√ (20 * 35)], que é igual a 0,983. Como esse valor é muito próximo de 1, sugere uma forte relação linear entre esses dois conjuntos de dados.