correlação

Relação mútua. Tendência para mu­dança concomitante em duas variáveis. (1) Se a mudança, positiva ou negativa, em uma va­riável é acompanhada de uma mudança idên­tica (isto é, na mesma direção) na outra variá­vel, a correlação é positiva com um coeficiente máximo de + 1. (2) Se um aumento em uma variável corresponde a uma diminuição na ou­tra, (ou, vice-versa, uma diminuição em uma corresponde a um aumento na outra variável), a correlação é negativa, com um coeficiente máximo de -1. (3) Caso não haja mudança na segunda variável, a correlação é O.

O principio de correlação é freqüentemente útil como prova de hereditariedade, quando não se apuram outros sinais. Indica uma conexão entre duas propriedades dos indivíduos de uma população, de modo que, quando uma proprie­dade varia, a outra tende a variar. Se quando uma propriedade aumenta a outra tende a aumentar, a correlação é positiva. Se quando uma propriedade aumenta a outra tende a diminuir, a correlação é negativa. Uma correla­ção positiva quer dizer que as duas qualidades têm parte de suas bases fisiológicas em comum, e suas bases fisiológicas são freqüentemente genéticas.

A medida de correlação mais comumente usada é o coeficiente de correlação de Person, ao passo que, para descrever um indivíduo em termos do grau em que ele possui os fatores que variam independentemente um do outro, o me­lhor método é a análise segundo as "variáveis independentes", elaborada por Spearman, Co­hen e outros.

No caso de fatores que são relacionados, a mudança que ocorre num fator para uma mu­dança de unidade no outro pode ser calculada; este método estatístico é conhecido como o coe­ficiente de regressão, que consiste no coeficiente de qualquer variável preditora numa equação de regressão. O cálculo desse coeficiente per­mite que o valor de um fator seja estimado quan­do o valor do outro fator é conhecido. Mesmo quando a correlação é muito elevada, entretan­to, o erro desse cálculo pode ser grande.

Deve-se observar, em qualquer estudo de corre­lação, o fato de que a evidência de associação não constitui necessariamente prova de causa­ção, e cumpre sempre lembrar a possível in­fluência de outros fatores comuns àqueles para os quais a correlação foi descoberta, quando se faz a interpretação de coeficientes de correlação. "Correlação não implica causação direta e em circunstância nenhuma deve ser assim interpre­tada sem provas experimentais adicionais. É curioso que os psicólogos, quase sem exceção, tenham abandonado este princípio e tenham interpretado as correlações geralmente baixas efetivamente encontradas como prova de hipó­teses ambientais, sem mesmo levarem em consi­deração a hereditariedade ou hipóteses reati­vas." (Eysenck, H.J. – Handbook of Abnormal Psychology, 1960)

Para ilustrar as armadilhas dessa tendência, Eysenck cita um estudo da relação entre o des­mame precoce e o aparecimento ulterior de tra­ços de caráter agressivo oral. A constatação de que mães que praticam o desmame prematuro têm filho que desenvol­vem traços agressivos orais foi interpretada como prova de que o desmame precoce causa agressividade. Mas "este argumento nitidamen­te não tem qualquer validade lógica: existem muitas outras hipóteses alternativas que expli­cam igualmente bem os fatos observados. Uma alternativa pode ser chamada a 'teoria he­reditária. Usando os mesmos fatos que antes, podemos argumentar que pais agressivos des­mamam seus filhos cedo e que as crianças her­dam a agressividade dos pais. A segunda alternativa pode ser chamada a teoria da reação. De acordo com esta hipótese, as crianças agres­sivas comportam-se agressivamente com suas mães, rejeitam o seio, etc. Por conseguinte, obrigam suas mães a desmamá-Ias mais cedo. Muitas outras possibilidades poderiam ser con­sideradas, mas estas duas bastam para mostrar que os fatos conhecidos não podem ser usados para sustentar a teoria ambiental de maneira inequívoca. Essencialmente, os fatos oferecidos são correlativos." (ibid.)

About Adalberto Tripicchio

Psiquiatra - Pós-doc em Filosofia Membro do Viktor Frankl Institute Vienna Docente da BI Foundation FGV/Berkeley

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