Différents types de corrélations sont utilisés dans les statistiques pour mesurer les relations entre les variables. Par exemple, en utilisant deux variables - le grade de l'école secondaire et la moyenne pondérée cumulative - un observateur peut établir une corrélation selon laquelle les élèves ayant un niveau de scolarité supérieur à la moyenne obtiennent généralement une moyenne supérieure à la moyenne. Les corrélations mesurent également la force de la relation et si la corrélation entre les variables est positive ou négative. Le type de corrélation effectué dépend du fait que les variables sont des données non numériques ou d'intervalle, telles que la température.

Corrélation Moment du produit Pearson

Le Pearson Product Moment Correlation porte le nom de Karl Pearson, fondateur de la discipline des statistiques mathématiques. C'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, qui est représentée par la lettre r dans l'équation. Cette corrélation montre également si la relation est positive ou négative; représenté par des nombres évalués 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 .90, cela indiquerait une relation plus forte que -0.09 ou .09.

Corrélation de rang de Spearman

La corrélation de rang de Spearman a été nommée d'après le statisticien Charles Edward Spearman. L'équation de Spearman est plus simple et souvent utilisée dans les statistiques à la place de Pearson, bien que ce soit moins concluant. Les spécialistes des sciences sociales peuvent également utiliser Spearman pour décrire la corrélation entre les données qualitatives, telles que l'ethnicité ou le genre, et les 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 répondre; par exemple, si le nombre de crimes commis est le même pour les mâles et les femelles.

Corrélation de rang de Kendall

La corrélation de rang de 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 d'autres analyses statistiques lorsqu'une 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 augmente; cette corrélation est appelée paires discordantes. Une corrélation peut également se produire lorsque les deux variables augmentent simultanément, appelée paire concordante.