Calculateur de Coefficient de Corrélation
Calculateur de Coefficient de Corrélation
Entrez deux listes appariées de nombres (associant chaque valeur x à sa valeur y correspondante, dans l'ordre). Cela calcule le coefficient de corrélation de Pearson (r), le coefficient de détermination (r²), et une lecture en langage simple de la force et de la direction de la relation.
- Plage et signification : r varie de −1 (relation négative parfaite) en passant par 0 (aucune relation linéaire) jusqu'à +1 (relation positive parfaite).
- Corrélation n'est pas causalité : une forte corrélation montre que les deux variables ont tendance à évoluer ensemble, mais ne prouve pas en soi que l'une cause l'autre.
- Mesure uniquement les relations linéaires : deux variables peuvent avoir un fort motif non linéaire (comme une forme en U) et quand même produire un r de Pearson faible.
Que apporte r² au-delà de r lui-même ?
R² (r au carré) représente la proportion de variance d'une variable expliquée par l'autre — un r de 0,8 donne un r² de 0,64, soit 64% de la variation expliquée par la relation linéaire.
Qu'est-ce qui compte comme une corrélation "forte" ?
Les règles empiriques courantes considèrent |r| ≥ 0,7 comme fort, 0,3–0,7 comme modéré, et en dessous de 0,3 comme faible — bien que cela puisse varier selon le domaine.
Calculateur de Coefficient de Corrélation
Entrez deux listes appariées de nombres (associant chaque valeur x à sa valeur y correspondante, dans l'ordre). Cela calcule le coefficient de corrélation de Pearson (r), le coefficient de détermination (r²), et une lecture en langage simple de la force et de la direction de la relation.
- Plage et signification : r varie de −1 (relation négative parfaite) en passant par 0 (aucune relation linéaire) jusqu'à +1 (relation positive parfaite).
- Corrélation n'est pas causalité : une forte corrélation montre que les deux variables ont tendance à évoluer ensemble, mais ne prouve pas en soi que l'une cause l'autre.
- Mesure uniquement les relations linéaires : deux variables peuvent avoir un fort motif non linéaire (comme une forme en U) et quand même produire un r de Pearson faible.
Que apporte r² au-delà de r lui-même ?
R² (r au carré) représente la proportion de variance d'une variable expliquée par l'autre — un r de 0,8 donne un r² de 0,64, soit 64% de la variation expliquée par la relation linéaire.
Qu'est-ce qui compte comme une corrélation "forte" ?
Les règles empiriques courantes considèrent |r| ≥ 0,7 comme fort, 0,3–0,7 comme modéré, et en dessous de 0,3 comme faible — bien que cela puisse varier selon le domaine.