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La recherche corrélationnelle fait référence à une méthode de recherche non expérimentale qui étudie la relation entre deux variables à l’aide d’une analyse statistique. La conception de la recherche corrélationnelle n’étudie pas les effets des variables étrangères sur les variables étudiées.
En termes d’étude de marché, une étude corrélationnelle est généralement utilisée pour étudier les données quantitatives et déterminer s’il existe des modèles, des tendances ou des idées entre le comportement des consommateurs et les variables du marché telles que; publicités, remises, ainsi que des remises sur les produits.
La conception de recherche corrélationnelle est utile pour toutes sortes d’ensembles de données quantitatives, mais elle est couramment utilisée dans les études de marché. Les études de marché trouvent utile d’utiliser la conception corrélationnelle avec les enquêtes sur le score d’effort des clients et son association avec les ventes; L’expérience client (CX) et sa relation avec la fidélisation de la clientèle, ainsi que les enquêtes Net Promoter Score® et sa corrélation avec l’image de marque ou la gestion. Ces enquêtes comprennent de nombreuses questions pertinentes qui les rendent idéales à étudier dans la conception de la recherche corrélationnelle. Dans les études de marché, les méthodes corrélationnelles aident à isoler les variables et à voir comment elles interagissent les unes avec les autres.
Correlational research design is useful for all kinds of quantitative data sets, but it is commonly used within market research. Market researchers find it useful to use correlational design with Customer Effort Score Surveys and their association with sales; Customer Experience (CX) and its relationship with customer loyalty, as well as Net Promoter Score® Surveys and its correlation with brand image or management.
These surveys include many relevant questions that make them ideal to study in correlational research design. In market research, correlational methods help in isolating variables and seeing how they interact with each other.
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Le coefficient de corrélation est utilisé dans la conception corrélationnelle pour mesurer la force de la relation entre deux variables. C’est une mesure statistique. Il existe plusieurs types de coefficients de corrélation, le plus populaire étant le coefficient de corrélation de Pearson. Un coefficient de corrélation varie de -1 à +1. Un coefficient de corrélation de +1 indique une corrélation positive parfaite tandis qu’un coefficient de corrélation de -1 indique une corrélation négative parfaite entre deux variables. Un coefficient de corrélation de 0 indique qu’il n’y a pas de relation entre les variables étudiées.
Par exemple, considérons une étude hypothétique sur l’hypertension et la satisfaction conjugale. Un chercheur vise à étudier la relation entre la maladie (hypertension) et la satisfaction conjugale. Si le chercheur trouve une corrélation négative entre ces deux variables indiquant qu’à mesure que la satisfaction conjugale augmente, les expériences d’hypertension diminuent. Cependant, cela ne signifie pas que l’insatisfaction conjugale est à l’origine de l’hypertension, cela met simplement en évidence une association entre eux. Dans la conception de la recherche corrélationnelle, aucune des variables étudiées n’est manipulée ou modifiée. Ils sont simplement mesurés et les associations entre eux sont observées ou examinées.
Par exemple, vous voulez comprendre s’il existe une corrélation entre le montant que vous gagnez et dépensez.
Vous pouvez effectuer des recherches corrélationnelles pour voir s’il existe une relation entre les deux.
Si vous découvrez une corrélation positive, cela indique qu’à mesure que le montant des gains augmente, les dépenses augmentent également.
Prenons un autre exemple de recherche corrélationnelle.
Un diététicien voudra peut-être savoir s’il existe une corrélation entre le végétarisme et un corps sain. La diététicienne mène des recherches sur un groupe de personnes ayant des régimes alimentaires différents (végétaliens, non végétariens et végétariens). Le diététicien analyse ensuite statistiquement le résultat pour déterminer si les personnes ayant un régime végétarien sont en meilleure santé que les autres.
Typically there are three types of correlational research:
Une corrélation positive indique qu’il existe une relation positive entre les deux variables. Dans ce type de relation, à mesure qu’une variable augmente, l’autre variable augmente également. Par exemple, le nombre de voitures qu’une personne possède est positivement corrélé avec son revenu. Plus le revenu, plus le nombre de voitures.
Une corrélation négative indique qu’il existe une relation négative entre les deux variables. Dans ce type de corrélation, à mesure qu’une variable augmente, l’autre variable diminue. Par exemple, il existe une relation négative entre les niveaux de stress et la satisfaction à l’égard de la vie. Cela indique qu’à mesure que les niveaux de stress augmentent, la satisfaction à l’égard de la vie diminue.
La corrélation nulle indique qu’il n’y a pas de relation entre les deux variables. Une modification d’une variable n’entraîne aucune modification de l’autre variable. Un exemple de corrélation nulle est la relation entre l’intelligence et la taille. Une augmentation de la taille n’entraîne aucun changement dans l’intelligence d’un individu.
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Il existe deux méthodes dans lesquelles les données sont collectées dans une étude corrélationnelle :
En observation naturaliste, les participants à l’étude sont observés dans leur environnement naturel. L’observation naturaliste est une sorte d’étude de terrain. Le chercheur peut observer les participants dans les épiceries, les cinémas, les terrains de jeux, les écoles, etc.
Les chercheurs qui utilisent l’observation naturaliste comme moyen de collecte de données observent les individus aussi discrètement que possible. C’est parce qu’ils ne veulent pas que les participants soient conscients d’être observés car cela peut influencer leur comportement et ils peuvent ne pas être leur moi naturel. Par exemple, si le chercheur observe les consommateurs dans une épicerie et le type d’articles qu’ils achètent habituellement, il est éthiquement acceptable car les participants savent qu’ils sont soumis à l’observation dans les espaces publics. Les données recueillies en observation naturaliste peuvent être qualitatives ou quantitatives.
Les données d’archives sont une autre façon de recueillir des données pour la conception de la recherche corrélationnelle. Ce type de données a déjà été recueilli en effectuant des études similaires. Les données archivistiques sont généralement recueillies par le biais de recherches primaires. Les données archivistiques ont tendance à être plus simples que les données recueillies par l’observation naturaliste. Il n’y a pas de portée de l’effet d’observateur dans les données d’archives. Par exemple, évaluer la satisfaction moyenne des clients avec les produits électroniques pour une marque particulière en Amérique est simple.
Les méthodes corrélationnelles sont plus faciles à interpréter, rentables et plus applicables dans la prise de décision quotidienne.
While correlation does not necessarily imply causation, causation does imply correlation. Correlational research is a stepping-stone to the more powerful experimental method and is more useful than it may seem because some of the recently developed complex correlational designs allow for some very limited causal inferences.
Findings from correlational research can be used to determine prevalence and relationships among variables, and to forecast events from current data and knowledge.
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