10.º anoPercurso edumaterial
O que vais aprender
- Interpretar diagramas de dispersão e distinguir correlação de causalidade.
Compreender
Cada ponto do diagrama representa um aluno e um par de valores. A tendência crescente indica associação positiva na amostra; não significa que todas as notas aumentem com cada hora adicional. Um coeficiente de correlação próximo de 1 descreve relação linear forte, mas nem prevê perfeitamente indivíduos nem prova que o estudo causou toda a diferença. Um ponto extremo pode alterar o coeficiente e merece investigação, não eliminação automática.
Conhecimentos prévios, sono, dificuldade do teste e qualidade do estudo podem influenciar os resultados. Para avaliar causalidade é necessário desenho adequado, consideração dos fatores de confusão e limites éticos. Fora das horas observadas, extrapolar uma reta ajustada é frágil: uma relação entre 0 e 8 horas não garante o mesmo padrão para 30 horas.
Exemplo resolvido
Quatro pares fictícios (horas de estudo, nota) são (1,9), (2,12), (3,11) e (4,15). Que tendência se pode descrever?
- Ordenamos os pares pelo número de horas: o primeiro tem nota 9 e o último nota 15.
- Entre duas e três horas a nota desce de 12 para 11, logo a subida não é individualmente uniforme.
- Os quatro pontos sugerem associação positiva nesta pequena amostra; não isolam conhecimentos prévios, sono ou outros fatores.
Há uma tendência crescente com uma exceção local; os pares não provam causalidade.
Atenção ao erro
Uma correlação elevada identifica, por si, a causa da nota.

Verifica agora
Uma tendência ascendente obriga cada aluno que estuda mais a ter melhor nota?
Ver solução explicada
Resposta: Não; a associação é global e admite exceções individuais.
Distingue padrão coletivo de previsão individual.
Indica um fator de confusão.
Ver solução explicada
Resposta: Conhecimento prévio pode afetar estudo e nota.
Apresenta variável plausível.
Correlação positiva prova causalidade?
Ver solução explicada
Resposta: Não; mede associação, sem isolar o mecanismo.
Separa estatística de inferência causal.
Por que não prever 30 horas a partir de dados até 8?
Ver solução explicada
Resposta: A relação fora da faixa medida não foi observada.
Reconhece domínio empírico.
Alinhamento curricular e fontes
- Estatística — 10.º ano, página 24. Objetivo oficial parafraseado: Interpretar diagramas de dispersão e distinguir correlação de causalidade.. O exemplo, a sequência e os exercícios são editoriais. · Aprendizagens Essenciais · matematica-a · 10-ano

