Qu’est-ce que la « corrélation » ?

La corrélation est une mesure statistique qui indique dans quelle mesure deux ou plusieurs variables sont liées ou fluctuent l’une par rapport à l’autre. Plus précisément, elle mesure la force et la direction d’une relation linéaire entre deux variables quantitatives. La corrélation peut être positive, ce qui signifie que les deux variables évoluent dans la même direction, ou négative, ce qui signifie qu’elles évoluent dans des directions opposées. Un coefficient de corrélation est généralement utilisé pour quantifier la force de la corrélation, avec des valeurs allant de -1 à 1. Une valeur de 0 indique qu’il n’y a pas de corrélation, tandis qu’une valeur de 1 indique une corrélation positive parfaite et qu’une valeur de -1 indique une corrélation négative parfaite. La corrélation est un concept important en statistique et est utilisée dans de nombreux domaines, notamment la finance, l’économie, la psychologie et la biologie.
En statistique, une corrélation évalue le degré d’interdépendance de deux variables. Ceci résume la définition de la corrélation. La mesure fonctionne mieux avec des variables qui ont un lien linéaire. Un nuage de points est utilisé pour vérifier la cohérence des données. Nous pouvons analyser l’association entre les facteurs et décider s’ils sont corrélés ou non à l’aide d’un diagramme de dispersion.

Quelle est la différence entre corrélation et causalité ?

Il est important de faire la distinction entre corrélation et causalité. L’affirmation « la corrélation n’implique pas la causalité » est essentielle pour comprendre ces deux notions statistiques.
La corrélation entre deux variables ne signifie pas que l’une provoque des changements dans l’autre. La corrélation évalue simplement les corrélations entre les variables, et diverses circonstances peuvent être à l’origine des associations. La causalité est une explication plausible de l’association, mais ce n’est pas la seule.

Comment calculer la corrélation

Il existe plusieurs méthodes de calcul de la corrélation. La méthode la plus courante, la corrélation produit-moment de Pearson, est abordée plus loin dans cet article. La corrélation produit-moment de Pearson mesure la relation linéaire entre deux variables. Elle peut être utilisée pour tout ensemble de données ayant une matrice de covariance finie. Voici les étapes à suivre pour calculer la corrélation.

1. Rassemblez les données de votre « variable x » et de votre « variable y ».
2. Trouvez la moyenne de la variable x et la moyenne de la variable y.
3. Soustrayez la moyenne de la variable x de chaque valeur de la variable x. Répétez cette étape pour la variable y.
4. Multipliez chaque différence entre la moyenne de la variable x et la valeur de la variable x par la différence correspondante relative à la variable y.
5. Élever au carré chacune de ces différences et additionner les résultats.
6. Déterminez la racine carrée de la valeur obtenue à l’étape 5.
7. Divisez la valeur obtenue à l’étape 4 par la valeur obtenue à l’étape 6.