[MÚSICA] [SEM
ÁUDIO] Olá,
retomando o módulo Inferindo Propriedades e Características de uma População,
eu gostaria de utilizar essa vídeoaula para aplicar a correlação utilizando uma
base de dados que está nessa planilha Excel aqui, chamada Correlação.
Convido vocês a clicarem na planilha.
A planilha basicamente tem três guias.
A primeira delas roteiro, a segunda vai tratar dos detalhes dos dados que
a gente vai utilizar para rodar a correlação e os dados propriamente ditos.
Então o roteiro, nós vamos abrir o Excel, nós vamos carregar a opções e suplementos.
Alguns de vocês talvez já tenham isso instalado, aqueles que não,
eu peço para vocês verificarem dados,
aqui no canto deve aparecer botão chamado análise de dados.
Aqueles que não tiverem clicam em: arquivo, opções.
Clica na sequência suplementos.
Vocês vão encontrar
suplementos do Excel, clicar ir,
marcar essa caixinha de ferramentas de análise, dá ok.
Uma vez ok, a gente volta lá dados e a gente encontra análise de dados.
Então, uma vez instalado a gente consegue calcular a correlação.
Muito bem.
Então, o arquivo é o arquivo de correlação.
Nós vamos fazer primeiro de tudo,
gráfico de dispersão e depois vamos fazer a correlação de display
vendas para a gente poder verificar o coeficiente de correlação.
Muito bem.
Que dados é que nós estaremos utilizando?
Os dados basicamente no nível de consumidor cruzado com algumas variáveis,
dados que foram coletados diretamente no ponto de venda que a ação foi realizada.
Então, tem lá uma agência de trade marketing que tem o interesse de testar
ações de ponto de venda, o número de frentes, ou seja o tamanho do display,
número de frentes de produto que vão aparecer naquele ponto de venda.
Os dados foram 594 respondentes.
Tenham mente que isso daqui são dados gerados, não são dados reais.
Agora, eles refletem uma certa realidade e servem o
propósito de a gente calcular a correlação.
Nós temos vendas real por semana, nós temos displays com
diferentes números de frentes, são as unidades.
Nós temos uma questão a respeito de atitude com relação à marca do fabricante.
Nós temos uma questão também sobre renda do domicílio do respondente reais.
E finalmente uma variável de desconto oferecido pelo principal concorrente,
justamente para a gente poder verificar se existe alguma correlação entre o
tamanho do display e o desconto, ou seja,
uma ação que o concorrente tenha colocado prática naquela ocasião.
Eu chamo atenção para o instrumento para capturar a atitude,
nós utilizamos dois itens,
duas perguntas e os respondentes têm que marcar de a sete,
se discorda totalmente ou se concorda totalmente, numa escala Likert.
Nós vimos isso na vídeoaula de escalas, são umas escalas intervalares
e o respondente tinha que responder: eu gosto do produto oferecido
por essa marca; ou mesmo eu prefiro os produtos dessa marca.
O que nós fizemos foi calcular a média dessas duas perguntas para poder ter uma
variável só no banco de dados.
Muito bem.
A gente vai para o banco de dados propriamente dita, vendas na coluna A,
display na coluna B, atitude na coluna C,
renda na coluna D e o desconto do concorrente na coluna E.
Agora nós vamos estimar gráfico de dispersão.
Aqui na guia inserir tem o gráfico de dispersão,
primeiro de tudo a gente vem e marca a área que nós queremos
dos dados que apareçam no gráfico de dispersão.
Eu tenho o gráfico de dispersão, ele vai colocar aqui para mim.
A gente pode eliminar essas informações, porque elas não são úteis,
de forma que a gente pode aproveitar bastante o espaço do gráfico e,
o que a gente pode afirmar é que existe uma tendência positiva,
ou seja, a associação entre vendas e display
aparentemente tem uma tendência positiva, ou seja,
quanto mais display mais venda ou, por consequência, mais venda, mais display.
O que essa segunda causalidade não faz muito sentido nesse momento.
Mas o que nos importa é saber que tem uma correlação e ela vai
apresentar alguma coisa como positiva.
Muito bem, uma vez olhamos o gráfico de dispersão a gente pode
calcular o coeficiente de correlação.
Nós vamos no menu dados, análise de dados,
vai aparecer para nós uma janelinha onde a gente escolhe a correlação,
clica ok, eu preciso informar onde é que estão os dados,
eu marco vendas e display, marco essa área toda.
Eu informo que a primeira coluna é rótulo dos
dados e eu peço para ele colocar para mim os resultados aqui cima.
Eu dou ok e, assim, como a gente viu no gráfico de dispersão,
de facto tem uma correlação, o coeficiente é positivo,
o coeficiente de correlação varia de menos a e aqui
mostra ele mais próximo da correlação associação entre vendas e display.
Nós podemos até fazer outro exercício de correlação
onde vamos analisar se existe a correlação
entre as diferentes variáveis que eu tenho no banco de dados.
Eu segui o mesmo procedimento, fui no menu dados, análise de dados,
marquei correlação e eu vou agora informar que os
meus dados para serem analisados à correlação,
devem incluir todas as variáveis que eu tenho.
E eu quero que os resultados apareçam aqui,
logo abaixo da outra correlação que a gente estimou.
Muito bem, o que a gente percebe é que vendas também tem
uma correlação positiva com a atitude, então,
a associação entre atitude e vendas é existente, positivo.
Existem coeficientes negativos mas eu
afirmaria que eles estão muito próximos de zero,
seria muito forte a gente falar que é negativo,
e as demais correlações estimadas aqui também estão muito próximos de zero.
As correlações que eu realmente posso afirmar que existe associação justamente
a correlação entre display e vendas, atitude e vendas.
Acabamos de aprender como calcular o
coeficiente de correlação e utilizar também o diagrama
de dispersão para poder ter uma noção da associação entre duas variáveis.
Eu convido vocês agora a darem sequência e assistirem à vídeoaula sobre
regressão que vem de tratar de regressão simples e regressão múltipla.
Depois nós teremos também uma aplicação Excel de regressão.
Até lá!
[SEM ÁUDIO]
