Le coefficient de corrélation de Pearson, généralement noté r, est une valeur statistique qui mesure la relation linéaire entre deux variables. Sa valeur va de +1 à -1, indiquant une parfaite relation linéaire positive et négative respectivement entre deux variables. Le calcul du coefficient de corrélation est normalement effectué par des programmes statistiques, tels que SPSS et SAS, afin de fournir les valeurs les plus précises possibles pour les rapports dans les études scientifiques. L’interprétation et l’utilisation du coefficient de corrélation de Pearson varient en fonction du contexte et du but de l’étude dans laquelle il est calculé.

Identifiez la variable dépendante à tester entre deux observations dérivées indépendamment. L’un des critères du coefficient de corrélation de Pearson est que les deux variables comparées doivent être observées ou mesurées indépendamment pour éliminer tout résultat biaisé.

Calculez le coefficient de corrélation de Pearson. Pour de grandes quantités de données, le calcul peut devenir très fastidieux. En plus de divers programmes statistiques, de nombreuses calculatrices scientifiques ont la capacité de calculer la valeur. L'équation réelle est fournie dans la section Référence.
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Signal a valeur de corrélation proche de 0 indiquant qu'il n'y a pas de relation linéaire entre les deux variables. Lorsque le coefficient de corrélation se rapproche de 0, les valeurs deviennent moins corrélées, ce qui identifie les variables qui ne peuvent pas être liées les unes aux autres.

Indiquez une valeur de corrélation proche de 1 indiquant qu'il existe une relation positive et linéaire entre les deux. variables. Une valeur supérieure à zéro proche de 1 entraîne une corrélation positive plus grande entre les données. Lorsqu'une variable augmente d'un certain montant, l'autre variable augmente d'un montant correspondant. L'interprétation doit être déterminée en fonction du contexte de l'étude.

Indiquez une valeur de corrélation proche de -1 indiquant qu'il existe une relation linéaire négative entre les deux variables. À mesure que le coefficient approche -1, les variables deviennent plus négativement corrélées, ce qui indique que lorsqu'une variable augmente, l'autre variable diminue d'un montant correspondant. L'interprétation doit à nouveau être déterminée en fonction du contexte de l'étude.

Interprétez le coefficient de corrélation en fonction du contexte de l'ensemble de données particulier. La valeur de corrélation est essentiellement une valeur arbitraire qui doit être appliquée en fonction des variables comparées. Par exemple, une valeur r résultante de 0,912 indique une relation linéaire très forte et positive entre deux variables. Dans une étude comparant deux variables qui ne sont normalement pas identifiées comme liées, ces résultats démontrent qu'une variable peut affecter positivement l'autre variable, ce qui incite à poursuivre les recherches entre les deux. Cependant, la même valeur r exacte dans une étude comparant deux variables ayant une relation linéaire parfaitement positive peut permettre d'identifier une erreur dans les données ou d'autres problèmes potentiels dans la conception expérimentale. Il est donc important de comprendre le contexte des données lors de la déclaration et de l’interprétation du coefficient de corrélation de Pearson.

Déterminez l’importance des résultats. Ceci est accompli en utilisant le coefficient de corrélation, les degrés de liberté et une table de valeurs critiques du coefficient de corrélation. Les degrés de liberté sont calculés comme le nombre d'observations couplées moins 2. À l'aide de cette valeur, identifiez la valeur critique correspondante dans le tableau de corrélation pour un test de 0,05 et 0,01 identifiant respectivement un niveau de confiance de 95 et 99%. Comparez la valeur critique au coefficient de corrélation calculé précédemment. Si le coefficient de corrélation est supérieur, les résultats sont considérés comme significatifs.

Conseil

Les intervalles de confiance pour le coefficient de corrélation peuvent également être utiles dans les études sur la population.