O que é Correlação
Em estatística, o termo correlação designa a relação de dependência, causal ou não causal, entre duas variáveis. Pode assim dizer-se que a existência de correlação é sinónimo de dependência mas não necessariamente de causalidade.
Tipos de Correlação
Correlação Linear: A correlação é linear quando, ao colocar as observações num gráfico ou diagrama de dispersão, é possível ajustar uma reta entre as observações – a proximidade entre as observações e a reta determina a força da correlação. Neste caso, a correlação pode ser positiva [quando uma variável aumenta (ou diminui) a outra também aumenta (ou diminui)], ou negativa [quando uma variável aumenta (ou diminui) a outra diminui (ou aumenta)].
Correlação Não Linear: a correlação é não linear quando, apesar de existir relação de dependência, não é possível ajustar, num diagrama de dispersão, uma reta entre as observações mas sim uma outra linha de tendência. Tal como na correlação linear, a proximidade entre as observações e a referida linha determina a força da correlação.
 Correlação Linear Positiva |
 Correlação Linear Negativa |
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 Correlação Não Linear |
 Correlação Não Linear |
Medidas de correlação
Uma das medidas mais conhecidas de correlação é a covariância, a qual mede o grau de interdependência numérica linear entre duas variáveis aleatórias. Contudo, e porque esta medida não permite avaliar a forma de uma relação entre duas variáveis, mas apenas a direção dessa mesma dependência, é habitual converter a covariância numa escala padronizada que varia entre -1 e 1, obtendo o chamado coeficiente de correlação linear (ou de Pearson). No caso do coeficiente ser muito próximo de 1, significa que existe forte correlação linear entre as duas variáveis e que essa correlação é positiva, ou seja, quando uma aumenta, a outra aumenta também; se muito próximo de -1, também significa que existe forte correlação, mas neste caso é negativa, ou seja, quando uma aumenta, a outra diminui; se o valor obtido for próximo de zero, tal significa que não existe correlação linear – diz-se neste caso que as variáveis são independentes.
Apesar de muito conhecido e utilizado, o coeficiente de correlação linear é pouco sensível às relações não lineares, sendo preterido nestes casos para outros coeficientes de correlação mais robustos, entre os quais o coeficiente de correlação η (ETA), a correlação de postos de Spearman ou a correlação de postos de Kendall, que medem a intensidade da relação entre duas variáveis, sendo elas lineares ou não.
