Calculateur de Coefficient de Corrélation
Calculez le coefficient de corrélation de Pearson (r) entre deux variables.
Saisissez des nombres séparés par des virgules, des espaces ou des retours à la ligne. Les deux listes doivent contenir le même nombre de valeurs (n ≥ 2).
Corrélation (r)
Coefficient de Détermination (r²)
Points de Données (n)
Interprétation
Droite de Régression et Statistiques
Droite de Régression
Moyenne de X (x̄)
Moyenne de Y (ȳ)
Pente (b)
Ce que Signifie le Coefficient de Corrélation de Pearson
Le coefficient de corrélation de Pearson (r) mesure la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables. Il se situe toujours entre −1 et +1. Une valeur de +1 indique une relation linéaire positive parfaite, −1 une relation négative parfaite, et 0 signifie qu'il n'y a aucune relation linéaire. Il se calcule ainsi :
r = [ n·Σxy − Σx·Σy ] / √( [n·Σx² − (Σx)²]·[n·Σy² − (Σy)²] )
Corrélation vs. Causalité
Une forte corrélation ne signifie pas qu'une variable cause l'autre. Deux variables peuvent évoluer ensemble par coïncidence, à cause d'un troisième facteur commun (une variable confondante) ou d'une causalité inverse. Interprétez toujours la corrélation dans son contexte et utilisez des expériences contrôlées ou des analyses complémentaires avant de tirer des conclusions causales.
Interprétation du Coefficient de Détermination (r²)
Le coefficient de détermination, r², est le carré de r et représente la proportion de la variance d'une variable expliquée par l'autre à travers le modèle linéaire. Par exemple, un r² de 0,60 signifie que 60 % de la variation de Y peut être expliquée par sa relation linéaire avec X, laissant 40 % inexpliqué.
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Remarque : Ce calculateur calcule le coefficient de corrélation de Pearson uniquement pour les relations linéaires. La corrélation n'implique pas la causalité, et une faible valeur de r n'exclut pas une relation non linéaire. Vérifiez que vos données sont saisies correctement pour obtenir des résultats précis.