Exemplos de uso de Coeficiente de correlação linear em Português e suas traduções para o Inglês
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Colloquial
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Official
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Medicine
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Financial
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Ecclesiastic
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Ecclesiastic
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Computer
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Official/political
Também se utilizou o coeficiente de correlação linear ao quadrado R para verificar essa adequação.
A correlação entre o escore total etodos os itens do questionário foi mensurada pelo coeficiente de correlação linear de Spearman.
Estimou-se o coeficiente de correlação linear de Pearson para examinar possíveis relações entre os valores de PCR e IL-6.
Na avaliação darelação entre IMC e glicemia capilar pós-operatória média, o coeficiente de correlação linear de Pearson foi de 0,62 p=0, 248.
Utilizou-se o coeficiente de correlação linear de Pearson para determinar a associação entre o IMVE e os diversos critérios eletrocardiográficos.
Combinations with other parts of speech
Uso com adjetivos
coeficiente kappa
baixo coeficientemaior coeficientecoeficiente angular
coeficiente alpha
coeficientes parciais
menor coeficientecoeficiente médio
coeficiente linear
coeficiente binomial
Mais
Uso com verbos
coeficientes estimados
utilizou-se o coeficienteelevado coeficientecoeficientes obtidos
coeficiente referido
coeficientes usados
coeficiente fixado
coeficiente padronizado
Mais
Uso com substantivos
coeficiente de correlação
o coeficiente de correlação
coeficiente de variação
coeficiente de correlação intraclasse
coeficiente de atrito
o coeficiente de variação
coeficiente de expansão térmica
coeficiente de determinação
coeficientes de correcção
coeficientes de regressão
Mais
Para análise da correlação entreas variáveis quantitativas e a satisfação no trabalho utilizou-se o coeficiente de correlação linear de Spearman.
O coeficiente de correlação linear de Spearman foi empregado para analisar a correlação entre PFNI com EVA e idade dos sujeitos da amostra.
Para avaliar a correlação entre os estágios de DRC evariáveis bioquímicas com o coeficiente LFun/HFun utilizamos o coeficiente de correlação linear de Spearman.
Utilizou-se o coeficiente de correlação linear de Spearman com o objetivo de medir o grau de associação ou de relação linear mútua entre duas variáveis.
Para o estudo das correlações lineares entre as variáveis, foi utilizado o coeficiente de correlação de Pearson ou o coeficiente de correlação linear de Spearman, quando indicado.
O coeficiente de correlação linear de Pearson demonstrou moderada correlação entre as medidas da espessura do cortes renal e a função renal r 0,449-0,478; p< 0,001.
No estudo da associação entre estresse, ansiedade edepressão foi usado o coeficiente de correlação linear de Pearson, sendo essas correlações assumidas como fortes quando r= ou> 0,70.
O coeficiente de correlação linear de Pearson foi usado para analisar a correlação entre a autoavaliação da saúde física, a autoavaliação da saúde emocional e o escore total na BDF.
A associação entre as duas escalas EN eEDV foi estudada a partir do coeficiente de correlação linear e a partir de ANOVA, considerando as categorias da EDV como fator grupo e a EN como variável dependente.
O coeficiente de correlação linear de Pearson foi adotado como medida de intensidade de associação entre os questionários SF-36 e WOMAC, entre os questionários SF-36 e IPAQ e entre o SF-36 e a EVA.
No primeiro método foi realizado um delineamento transversal para observar a relação entre porcentagem de falta nos atendimentos agendados e o número de DCNT,estimada pelo coeficiente de correlação linear de Pearson.
O valor da amostra foi calculado considerando-se o coeficiente de correlação linear de Pearson, com nível de significância de 5%, poder do teste de, no mínimo, 80%, e médio poder de efeito r=0,40.
A análise dos resultados se deu pela comparação percentual entre os resultados do pré-teste com o pós-teste, análise dos tipos de erros ocorridos nos pré- e pós-testes,bem como pela aplicação do coeficiente de correlação linear de pearson e do teste de hipótese.
O coeficiente de correlação linear de Pearson para as taxas de mortalidade por homicídios segundo local de residência e mortalidade infantil mostrou correlação positiva, mas com valor baixo, r= 0,24.
Os dados foram analisados no programa Statistical Package for the Social Sciences SPSS 12.0, sendo utilizados, na análise descritiva, os testes de frequência edescritivos, e, na inferencial, o teste t de Student para amostras pareadas e o coeficiente de correlação linear de Spearman.
O coeficiente de correlação linear foi de 0,92 p 0,0001, a média da diferença entre as dosagens foi de 0,72 mg/dL±1,57, com intervalo de confiança em 95 % variando de -2,42 a +3,86 Figura 1.
Também foram estimados os coeficientes de inclinação da regressão entre a dependente doença DApCirc, DIC, DCBV e TC e a independente indicador socioeconômico PIBpc,multiplicado por 100 reais, escolaridade e mortalidade infantil, nas séries com defasagem ótima, segundo o coeficiente de correlação linear.
Em relação à análise estatística,foi utilizado o coeficiente de correlação linear de Pearson para se avaliar a correlação entre diversas variáveis, calculando-se os respectivos valores de p e intervalos de confiança.
O coeficiente de correlação linear de Spearman foi calculado para as seguintes variáveis municipais: a consultas por habitante por ano e gasto com medicamentos por habitante por ano; b consultas por habitante com mais de 40 anos por ano e gasto com medicamentos por habitante por ano; e c população e gasto com medicamentos por habitante por ano.
Ainda, avaliou as propriedades eo efeito do dimensionamento amostral sobre o coeficiente de correlação linear de Pearson, e realizaram estudos de dimensionamento amostral para a estimação de coeficientes de correlação de Pearson,de Kendall e de Spearman.
Foram encontrados coeficiente de correlação linear de person na ordem de 0,997 de rninst e 0,979 de rn24h na fex, e de 0,993 de rninst e 0,967 de rn24h na fmi e coeficiente de willmontt maior que 0.
Os coeficientes de correlação linear das curvas analíticas foram maiores que 0,99.
Os coeficientes de correlação linear de Pearson foram calculados para as variáveis contínuas.
Os parâmetros instrumentais avaliados por meio das curvas analíticas foram: coeficientes de correlação linear, precisão e limites de detecção e quantificação instrumentais.
Os coeficientes de correlação linear de Pearson r apresentaram elevada variabilidade entre os 66 pares de caracteres avaliados Tabela 1.