A covariância é por vezes chamada de medida de dependência linear entre as duas variáveis aleatórias.
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Pearson
Sejam duas variáveis X e Y, ambas quantitativas, preferencialmente contínuas. A existência de relação linear entre essas variáveis pode ser detectada com auxílio do Diagrama de Dispersão, mas, também, com auxílio do Coeficiente de Correlação Linear de Pearson.
Distribuição Normal
Spearman
Utilizado quando não existe normalidade e/ou não existe relação linear, deve ser usado quando não se deseja utilizar nenhuma suposição de normalidade ou da presença de qualquer outra distribuição para a variável ou para a estatística de teste.
Este coeficiente se baseia nos postos das observações dentro de cada variável e se baseia sobre as diferenças entre os postos observados, nas variáveis X e Y, para um mesmo objeto de estudo.
Ideal quando temos variáveis medidas apenas em uma escala ordinal.
Tau de Kendall
O coeficiente de correlação Tau de Kendall serve para verificar se existe correlação entre duas variáveis ordinais. É um método adequado quando amostras têm tamanhos reduzidos, pois o método é mais preciso. E pode ser estendido a correlações parciais, quando o efeito de uma terceira variável, que age sobre X e Y, é retirado antes de determinar se X e Y estão relacionadas.
Coeficiente de Kendall é, muitas vezes, interpretado como uma medida de concordância entre dois conjuntos de classificações relativas a um conjunto de objetos de estudo.
O que Coeficientes de correlação informam?
Intensidade
Fortemente relacionadas (Valores próximos de 1 ou -1)
Fracamente relacionadas (Valores próximos de 0)
Direção
-Positiva (Se ambas as variáveis crescem no mesmo sentido)
-Negativa (Se as variáveis crescem em sentidos opostos)
