As determinantes locais da paradiplomacia: o caso dos municípios ...

Em que é a média da amostra, é o ponto em questão e o é tamanho da amostra.
Se o interesse é perceber se duas variáveis são relacionadas, então se busca saber se mudanças
em uma variável representam mudanças em outra. Em outras palavras, se uma variável desvia
de sua média, esperar-se-ia que a outra variável desvie de sua média de forma semelhante ou
de forma proporcionalmente oposta.
Pode-se calcular a covariância da mesma forma que se calcula a variância,
analisando a quantidade total dos desvios. Se forem somados, encontra-se também o valor
zero, por causa do problema dos sinais trocados já citados. Além disso, apenas somando os
desvios haverá pouca informação sobre a relação entre as variáveis, que é o objetivo. No caso
em que se analisa apenas uma variável, elevam-se os desvios ao quadrado para eliminar o
problema do seu cancelamento. Quando se analisam duas variáveis, ao invés de se elevar ao
quadrado, podem-se multiplicar os desvios de uma variável pelos desvios respectivos da
outra. Se ambos os desvios são positivos ou negativos, obtém-se um valor positivo,
representando que estão indo na mesma direção. Se um for positivo e outro negativo, obtém-
se um valor negativo, ou seja, os desvios estão em direção opostas. Quando os desvios
correspondentes em duas variáveis distintas são multiplicados, obtêm-se os desvios cross-
product.
Assim como na variância, caso se busque um valor médio dos desvios entre as
variáveis, deve-se dividir a soma das multiplicações pelo número de observações (na verdade,
pelos graus de liberdade, pelo mesmo motivo visto anteriormente). Esta média da soma das
combinações dos desvios é chamada de covariância e pode ser representado por uma equação
bastante similar à da variância:
Calcular a covariância é uma boa forma de saber se duas variáveis se relacionam
uma com a outra. Uma covariância positiva indica que se uma variável desvia de sua média,
então a outra variável desviará na mesma direção, já quando a variável é negativa o desvio de
uma variável de sua média implica em um desvio na direção oposta da outra variável. Existe
um problema da covariância como medida de correlação entre variáveis e isso se refere ao
fato dela não ser uma medida padronizada, ou seja, ela depende da unidade da observação.
Isso quer dizer que a comparação entre as diversas covariâncias encontradas não são objetivas
(só se pode dizer se uma covariância é maior que outra quando elas estão na mesma unidade
de medida).
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