Rapport existant entre deux choses, deux notions, deux faits dont l'un implique l'autre et réciproquement. Être, mettre en corrélation; établir une corrélation; corrélation étroite, forte, intime.
1. Relation existant entre deux notions dont l'une ne peut être pensée sans l'autre, entre deux faits liés par une dépendance nécessaire : Établir une corrélation entre la délinquance et le milieu social.
Synonyme : affinité, analogie, cohérence, correspondance, dépendance, interdépendance, liaison, lien, rapport, relation. – Littéraire : connexité.
Les valeurs positives de r indiquent une corrélation positive lorsque les valeurs des deux variables tendent à augmenter ensemble. Les valeurs négatives de r indiquent une corrélation négative lorsque les valeurs d'une variable tend à augmenter et que les valeurs de l'autre variable diminuent.
Définition : Corrélation
Il peut y avoir de différentes façons de décrire leur relation, en fonction de la nature de celle-ci. Premièrement, si deux séries statistiques suivent une droite lorsqu'elles sont tracées sur un nuage de dispersion, alors il y a une corrélation linéaire entre ces séries statistiques.
La corrélation est une mesure statistique qui exprime la notion de liaison linéaire entre deux variables (ce qui veut dire qu'elles évoluent ensemble à une vitesse constante). C'est un outil courant permettant de décrire des relations simples sans s'occuper de la cause et de l'effet.
Il existe 2 types de corrélation : la corrélation positive et la corrélation négative.
Définition de corrélation
Synonymes : concordance, correspondance, liaison, dépendance, relation, lien, interdépendance, réciprocité. Antonymes : indépendance, autonomie.
L'analyse de corrélation dans la recherche est une méthode statistique utilisée pour mesurer la force de la relation linéaire entre deux variables et calculer leur association. En termes simples, l'analyse de corrélation calcule le niveau de changement d'une variable en raison du changement de l'autre.
Cette mesure est normée de telle sorte que la corrélation positive est comprise entre r = ]0;+1] et la corrélation négative est comprise entre r = [-1;0[ . Pour des valeurs r = -1 ou r = 1 , la dépendance est parfaite. Si r = 0 alors les deux variables sont parfaitement indépendantes.
La différence entre corrélation et causalité
Comme nous l'avons vu plus haut, la causalité se produit lorsqu'une variable en affecte une autre, tandis que la corrélation implique simplement une relation entre les deux variables.
La causalité n'est acquise que si le mécanisme du lien entre les deux phénomènes est connu, a été observé, décrit, voire reproduit en conditions expérimentales. La corrélation c'est quand il y a un lien de probabilité qui est observé entre deux variables, deux phénomènes mesurés.
On peut (par la pensée ou réellement) tracer une droite qui passe au mieux par ces points (au milieu du "nuage" de points). Si cette droite "monte", on dira qu'il y a corrélation positive entre les deux variables. Si elle "descend", c'est une corrélation négative.
Deux variables quantitatives sont corrélées si elles tendent à varier l'une en fonction de l'autre. On parle de corrélation positive si elles tendent à varier dans le même sens, de corrélation négative si elles tendent à varier en sens contraire.
Le coefficient de corrélation est compris entre −1 et 1. Plus le coefficient est proche de 1, plus la relation linéaire positive entre les variables est forte. Plus le coefficient est proche de −1 , plus la relation linéaire négative entre les variables est forte.
Pour faire court, la seule condition de validité pour le calcul d'un coefficient de corrélation de Pearson ou l'estimation d'une régression linéaire, est l'existence d'une variance non-nulle sur chacune des deux variables, sous peine de division par zéro.
Une matrice de corrélation est un tableau qui affiche la corrélation entre les variables. Par exemple, il vous indique si une hausse des prix du carburant affecte le taux d'épicerie. Une fois qu'une relation est établie, cela aide les entreprises à prendre des décisions commerciales en conséquence.
Pour cela, il faut faire un clic droit sur la courbe et sélectionner « ajouter une courbe de tendance ». Il s'ouvre alors une fenêtre sur la droite permettant de paramétrer la droite de tendance. Sélectionner « linéaire », afin d'avoir la courbe de régression sous la forme d'une droite linéaire.
La corrélation mesure l'intensité de la liaison entre des variables, tandis que la régression analyse la relation d'une variable par rapport à une ou plusieurs autres.
Cette manière de savoir s'il y a causalité et quelle est son sens au sens de Granger peut être définie ainsi : une variable X cause la variable Y si les valeurs passées de X ont un impact statistique sur la valeur actuelle ou future de Y.
Évolution négative. Synonyme : abaissement, baisse, déclin, décroissance, diminution, ralentissement, récession, recul, rétrogradation.
Le nuage de points est particulièrement utile lorsque les valeurs des variables sur l'axe des y dépendent des valeurs de la variable de l'axe des x. Dans un nuage de points, les points sont placés sans être reliés. La tendance qui en résulte indique le type et la force de la relation entre deux ou plusieurs variables.
La droite de régression fournit une idée schématique, mais souvent très utile, de la relation entre les deux variables. En particulier, elle permet facilement d'apprécier comment évolue l'une des variables (le critère9 en fonction de l'autre (le prédicteur).
· Aller dans « CALC » [touche F1], puis dans « X » [touche F2]. · On obtient l'écran ci-contre, qui nous donne les paramètres de la régression linéaire. Pour info (n'est pas à connaître) : r = 0,99146846 : est le coefficient de corrélation.