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correlation de pearson 1

CORRELATION DE PEARSON Said El Hassani COBJECTIF DE LA PRESENTATION Présenter la logique du test du coe ?cient de corrélation de PEARSON Apprendre à réaliser ce test sous SPSS Interpréter les résultats du test de corrélation Présenter les limites du test de corrélation Générer diagramme de corrélation dispersion Said El Hassani CDé ?nitions Soit deux variables quantitative X et Y X ?? xi pour i allant de à n Y ?? yi pour i allant de à n Le test de PEARSON vise à déterminer l ? existence d ? une relation signi ?cative entre deux variables quantitatives continues Exemple Consommation Puissance Score Score Said El Hassani CCorrélation Dé ?nitions Dé ?nition de la covariance observée entre deux variables x et y n n ? ? sxy ? pi xi ?? x yi ?? y ? pi xi yi ?? xy i ? i ? et le c ? ?cient de r de Pearson ou coe ?cient de corrélation est donnée par rxy ? s xy sxsy ? Said El Hassani n ? pi xi ?? x yi ?? y i ? n n ? ? pi xi ?? x pi yi ?? y i ? i ? CDé ?nitions Trois cas de ?gures peuvent se présenter Corrélation Exemple H Pas de corrélation Puissance Consommation H Corrélation positive Quant Puissance Augmente Consommation Agmente H Corrélation négative Quand Puissance Augmente Consommation Diminue Valeur du coe ?cient r r Said El Hassani CApprendre à réaliser ce test sous SPSS Said El Hassani CSous SPSS On choisi ici le coe ?cient de PEARSON Avec des variables nominales nous aurions choisi le coe ?cient de SPEARMAN Said El Hassani CInterpréter les résultats du test de corrélation Autant de lignes et de colonnes pour chaque variable sélectionnée SPSS signale avec ou parfois les valeurs signi ?catives Said El Hassani CInterpréter les résultats du test de corrélation A Titre indicatif On parle de faible corrélation quand On parle de corrélation moyenne quand On parle de forte corrélation quand r r r Said El Hassani Cles limites du test de corrélation Variable Dépendante Variable Indépendante Le coe ?cient de PEARSON ignore la di ?érence entre variable dépendante et variable indépendante Même en cas de résultat signi ?catif ?? se borne à quanti ?er la covariation entre deux variables sans indiquer que l ? une est à cause de l ? autre Attention Covariation est di ?érente de Causalité N ? est destiné qu ? a évaluer des corrélations linéaires Said El Hassani CGénérer diagramme de corrélation dispersion Le coe ?cient de PEARSON n ? est destiné qu ? a évaluer des covariations linéaires D ? autres types de corrélations pourraient intervenir Il est judicieux parfois de visualiser le nuage de dispersion des données Said El Hassani CGénérer diagramme de corrélation dispersion Source http geography uoregon edu geogr topics bivariatestats htm Said El Hassani CGénérer diagramme de corrélation dispersion Said El Hassani CGénérer diagramme de corrélation dispersion Said El Hassani C