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Les analyses de corrélation sont un sujet dont quelques personnes se souviennent, grâce à des illustrations de mesures, apprises à l’école. Mais la plupart des experts expérimentés les connaissent comme étant un élément essentiel de l’analyse de l’information. Quoi qu’il en soit, les corrélations sont fréquemment mal évaluées et utilisées de manière abusive, même dans le domaine de l’expérience, pour diverses raisons. Voici donc un manuel utile pour les principes de base de l’analyse de corrélation.
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L’analyse de corrélation, dans la recherche, est une stratégie factuelle utilisée pour quantifier la force de la corrélation directe entre deux facteurs et déterminer leur affiliation. L’analyse de corrélation détermine le degré de progression d’une variable en raison du changement dans l’autre. Une corrélation élevée met l’accent sur une corrélation solide entre les deux facteurs, tandis qu’une corrélation faible implique que les facteurs sont très faiblement liés.
En ce qui concerne les enquêtes statistiques, les spécialistes utilisent l’analyse de corrélation afin de décomposer les informations quantitatives recueillies, grâce à des stratégies de recherche telles que des revues et des enquêtes en direct. Ces analyses tentent de reconnaître la corrélation, les conceptions, les associations massives et les schémas entre deux facteurs ou deux ensembles de données. Il existe une corrélation positive entre deux variables lorsque l’augmentation d’une variable entraîne l’augmentation de l’autre. En revanche, une corrélation négative implique que lorsqu’une variable augmente, l’autre diminue, et inversement.
Les deux techniques doivent être utilisées pour déterminer s’il existe des limites liées à l’information accumulée. Les deux termes à surveiller sont les suivants :
Paramétrique : coefficient de Pearson. Lorsqu’il s’agit de traiter l’information en fonction des délimitations des populations ou des vecteurs de probabilité. Normalement utilisé avec des informations quantitatives préalablement établies à l’intérieur desdites limites.
Non paramétrique : rang de Spearman. Lorsque aucune présomption ne peut être formulée sur la vraisemblance de l’appropriation. Communément utilisé avec des informations subjectives, mais peut être utilisé avec des informations quantitatives si le rang de Spearman démontre une déficience.
Dans des situations où les deux techniques sont importantes, les analystes suggèrent d’utiliser de préférence des techniques paramétriques telles que le coefficient de Pearson, car elles sont généralement plus précises. Cela ne signifie pas pour autant qu’il faille mettre de côté les stratégies non paramétriques si vous ne disposez pas d’un élément d’information adéquat ou si vous avez besoin d’un résultat plus précis.
Les avantages de l’analyse de corrélation sont les suivants :
L’analyse de corrélation montre la portée et le niveau de corrélation entre des facteurs. Cela aide à l’arrangement de diverses réglementations et idées, dans des hypothèses financières. C’est toutefois exceptionnellement utile pour obtenir une conduite financière. En revanche, ceci est utile pour se concentrer sur les facteurs qui influencent les événements monétaires. L’analyse de la corrélation diminue l’étendue des vulnérabilités, en matière de prévision. C’est donc un soutien à l’analyse et à la recherche. Elle est également utile dans la définition de l’arrangement.
La corrélation élevée dépeint une corrélation plus enracinée entre deux facteurs, dans laquelle un ajustement du premier a une corrélation proche avec un ajustement du second. Une faible corrélation dépeint une corrélation plus précaire, ce qui implique que les deux facteurs ne sont probablement pas liés.
Une corrélation en mesures signifie une corrélation directe. Une corrélation positive implique que cette corrélation directe est positive, et que les deux facteurs ont augmenté ou diminué dans une même direction. Une corrélation négative est exactement l’inverse, c’est-à-dire que la ligne de corrélation a une inclinaison négative et que les facteurs se déplacent en sens inverse. C’est-à-dire qu’une variable diminue tandis qu’une autre augmente. L’absence de corrélation implique essentiellement que les facteurs agissent de manière contrastée et, par conséquent, n’ont pas de corrélation directe.
Degrés de corrélation
Par le biais du coefficient de corrélation, nous pouvons quantifier le niveau ou le degré de corrélation entre deux facteurs. Sur cette base, il est également possible de décider si la corrélation est positive ou négative et de déterminer son degré.
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Plusieurs facteurs doivent être pris en compte lors de l’organisation d’une analyse de corrélation. Il s’agit notamment des éléments suivants :
L’analyse de corrélation n’est utilisée seule qu’assez rarement et elle est généralement complétée par l’analyse des rechutes. Le contraste entre la corrélation et la rechute réside dans le fait que, tandis que l’analyse de corrélation s’arrête à l’estimation du coefficient de corrélation et peut-être à un essai d’importance, l’analyse de rechute continue à communiquer la corrélation en tant que situation et passe dans le domaine de l’attente.
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