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L’analyse de données volumineuses dans une table avec un nombre de lignes et de colonnes peut être assez difficile. Mais cela devient plus facile lorsque vous essayez de comparer deux variables ensemble, côte à côte. Et c’est là que les nuages de points entrent en jeu.
Le nuage de points vous aide à comprendre comment les deux variables sont liées l’une à l’autre. Le nuage de points ne ressemble à rien d’autre qu’à un graphique qui trace les points de données pour deux variables à l’étude.
Comme pour tout graphique, un nuage de points a un axe y vertical et un axe x horizontal et les deux variables sont tracées sur un axe chacune. Les nuages de points sont des marques sur le graphique qui représente la mesure d’un participant sur les variables à la fois sur l’axe des y et sur l’axe des x.
La plupart des nuages de points contiennent une ligne de meilleur ajustement, qui n’est rien d’autre qu’une ligne droite tracée entre les points de données pour en faire un différenciateur de tendance clair.
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La corrélation n’est rien d’autre qu’une relation statistique entre deux variables. Et un coefficient de corrélation (r) est une mesure de la force et de la direction d’une relation entre deux variables. La force est déterminée par une valeur numérique, tandis que la direction est déterminée par le fait que la corrélation est positive, négative ou nulle.
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Un nuage de points n’est rien d’autre qu’une représentation visuelle de la corrélation ou d’une relation entre les variables.
En corrélation positive et corrélation négative, tous les nuages de points se déplacent dans la même direction.
Dans les deux exemples ci-dessous du nuage de points, nous pouvons dire que les deux sont une bonne représentation des données. Étant donné que les points de données sont très proches de la ligne de meilleur ajustement, nous avons une forte corrélation.
Par conséquent, r va être proche de -1.
Par conséquent, r sera proche de +1.
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En ce qui concerne les nuages de points qui rendent la corrélation nulle ou le coefficient de corrélation r = 0, les exemples ressembleraient à ceci :
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As for the scatterplots that makes the correlation zero or correlation coefficient r = 0, the examples would look something like these:
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French