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Différents types de corrélations sont utilisés dans les statistiques pour mesurer les relations entre les variables. Par exemple, en utilisant deux variables - le rang dans la classe du secondaire et la MPC du collège - un observateur peut établir une corrélation entre le fait que les étudiants ayant un rang supérieur au collège obtiennent généralement une MPC supérieure à la moyenne. Les corrélations mesurent également la force de la relation et déterminent si la corrélation entre les variables est positive ou négative. Le type de corrélation effectué varie selon que les variables sont des données non numériques ou des données d'intervalle, telles que la température.
Corrélation de Moment de Produit Pearson
La corrélation Moment du produit Pearson a été nommée d'après Karl Pearson, fondateur de la discipline de la statistique mathématique. Il est considéré comme une simple corrélation linéaire, ce qui signifie que la relation entre deux variables dépend de leur constante. Pearson est utilisé avec des données d'intervalle pour mesurer la force d'une corrélation, représentée par la lettre r dans l'équation. Cette corrélation indique également si la relation est positive ou négative. représentés par des nombres valant entre +1 et -1. Plus la valeur de r est proche de -1,00 ou +1,00, plus la corrélation est forte. Plus la valeur de r est proche du nombre 0, plus la corrélation est faible. Par exemple, si r égalait -90 ou 0,90, cela indiquerait une relation plus forte que -0,09 ou 0,09.
Corrélation de rang de Spearmans
La corrélation de rang de Spearmans a été nommée d'après le statisticien Charles Edward Spearman. L'équation de Spearmans est plus simple et souvent utilisée dans les statistiques à la place de Pearson, bien qu'elle soit moins concluante. Les spécialistes des sciences sociales peuvent également utiliser Spearmans pour décrire la corrélation entre des données qualitatives, telles que l’origine ethnique ou le sexe, et des données quantitatives, telles que le nombre de crimes commis. La corrélation est calculée en utilisant une hypothèse nulle qui est ensuite acceptée ou rejetée. Une hypothèse nulle consiste normalement en une question à laquelle il faut répondre; par exemple, si le nombre de crimes commis est le même pour les hommes et les femmes.
Kendall Rank Corrélation
La corrélation de rang Kendall, du nom du statisticien britannique Maurice Kendall, mesure la force de dépendance entre les ensembles de deux variables aléatoires. Kendall peut être utilisé pour une analyse statistique plus poussée lorsque la corrélation de Spearman rejette l’hypothèse nulle. Il atteint une corrélation lorsque la valeur d’une variable diminue et que la valeur de l’autre variable augmente; cette corrélation est appelée paire discordante. Une corrélation peut également se produire lorsque les deux variables augmentent simultanément, appelées paire concordante.