Considerando os conceitos básicos e as técnicas de inferência causal, julgue o item a seguir. O coeficiente de correlação de Pearson, que varia entre − 1 e 1, é uma medida estatíst

Gabarito

Errado

Comentário do professor

Correlaçao de Pearson mede apenas a associação linear entre duas variáveis observadas, não a causalidade. Sua fórmula \(r = \frac{\sum (x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\sum (x_i-\bar{x})^2 \sum (y_i-\bar{y})^2}}\) expressa um coeficiente adimensional baseado em covariância, indicando força e direção de uma relação linear, não prova que uma variável cause a outra.

A afirmação também erra ao chamar as variáveis de independentes. Se duas variáveis são estatisticamente independentes, seu coeficiente de correlação é zero em média, mas correlação diferente de zero implica dependência, não independência. Além disso, correlação não distingue confundidores, causalidade reversa nem efeitos não lineares, e é sensível a outliers.

Para inferir causalidade são necessárias estratégias como experimentos randomizados, modelos causais (DAGs), variáveis instrumentais ou métodos de ajuste para confundimento, não apenas o coeficiente de Pearson.