PARTAGEZ L’ARTICLE SUR
Un coefficient de corrélation (r) est une mesure statistique de la force de la relation entre deux variables; x et y. Les types de coefficients de corrélation sont nombreux, mais le coefficient de corrélation de Pearson est le plus utilisé dans la recherche.
Le coefficient de corrélation de Pearson, également connu sous le nom de R de Pearson, est un coefficient de corrélation qui est généralement utilisé dans la régression linéaire afin de déterminer la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables.
Créez un processus de collecte de commentaires exploitable.
Le r de Pearson peut être calculé à l’aide de la formule de coefficient de corrélation suivante :
pxy =Cov(x,y)xy
Où
La valeur de r est toujours comprise entre +1 et -1. Les valeurs supérieures à 0 indiquent une relation positive; lorsqu’une valeur augmente, l’autre augmente également. Les valeurs inférieures à 0 indiquent une relation négative; lorsqu’une valeur augmente, l’autre diminue. Lorsque r est égal à 0, il n’y a pas de corrélation entre les deux variables.
On peut effectuer des interprétations plus précises en voyant laquelle des valeurs suivantes est la plus proche de votre coefficient de corrélation r :
L’image suivante représente la manière dont les différentes valeurs r se reportent sur un diagramme de dispersion :
Obtenez le guide des tendances des études de marché, le guide des enquêtes en ligne, le guide d’étude de marché agile et 5 modèles d’études de marché.
Les restrictions du r de Pearson sont les suivantes :
Il est important de garder à l’esprit que le coefficient de corrélation de Pearson ne peut pas être utilisé avec tous les types de variables et que les deux variables doivent être mesurées soit sur l’échelle interavale, soit sur l’échelle des ratios. Il n’est cependant pas nécessaire que les variables soient mesurées sur la même échelle; Le r de Pearson peut toujours être utilisé lorsqu’une variable est sur l’échelle d’intervalle tandis que l’autre est sur l’échelle de ratio.
En outre, il n’est pas nécessaire que les deux variables soient mesurées dans les mêmes unités. Par exemple, le coefficient de corrélation r pourrait être utilisé pour établir une corrélation entre la taille d’une personne et sa consommation alimentaire, bien qu’il s’agisse d’unités de mesure complètement différentes (la taille est mesurée en pieds tandis que la consommation alimentaire est mesuré en calories).
Découvrez le logiciel d’enquête Voxco en action grâce à une démonstration gratuite.
Un coefficient de corrélation (r) est une mesure statistique qui exprime l’intensité de la relation entre deux variables; x et y.
Les valeurs de r sont comprises entre -1 et +1. Les valeurs supérieures à 0 indiquent une relation positive ou directe, tandis que les valeurs inférieures à 0 indiquent une relation négative ou indirecte. Lorsque r est égal à 0, cela indique qu’il n’y a pas de relation entre les deux variables.
Les deux principales restrictions du R de Pearson sont les suivantes :
Il existe deux principaux types de coefficient de corrélation : le coefficient de corrélation de Pearson (R de Pearson) et le coefficient de corrélation de Spearman (p de Spearman). Le R de Pearson indique la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables tandis que le p de Spearman indique la force et la direction de la relation monotique entre deux variables.
Read more
French