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Analyse de corrélation – Utilisation de l’analyse de corrélation pour déterminer les relations linéaires entre deux variables

Qu’est-ce que l’analyse de corrélation ?

L’analyse de corrélation dans la recherche est une méthode statistique utilisée pour mesurer la force de la relation linéaire entre deux variables et calculer leur association. En termes simples, l’analyse de corrélation calcule le niveau de changement d’une variable en raison du changement de l’autre. Une forte corrélation indique une forte relation entre les deux variables, tandis qu’une faible corrélation signifie que les variables sont faiblement liées.

En ce qui concerne les études de marché, les chercheurs utilisent l’analyse de corrélation pour analyser les données quantitatives collectées par le biais de méthodes de recherche telles que les enquêtes et les sondages en direct. Ils essaient d’identifier la relation, les modèles, les liens significatifs et les tendances entre deux variables ou ensembles de données.

Il existe une corrélation positive entre deux variables lorsqu’une augmentation d’une variable entraîne l’augmentation de l’autre. D’autre part, une corrélation négative signifie que lorsqu’une variable augmente, l’autre diminue et vice-versa.

Le coefficient de corrélation

L’un des concepts statistiques les plus liés à ce type d’analyse est le coefficient de corrélation.

Le coefficient de corrélation est l’unité de mesure utilisée pour calculer l’intensité de la relation linéaire entre les variables impliquées dans une analyse de corrélation, ceci est facilement identifiable car il est représenté par le symbole r et est généralement une valeur sans unité qui se situe entre 1 et 1.

Si vous souhaitez approfondir ce sujet, nous vous conseillons de consulter notre guide : Coefficient de corrélation de Pearson .

Exemple d’analyse de corrélation

La corrélation entre deux variables peut être une corrélation positive, une corrélation négative ou aucune corrélation. Examinons des exemples de chacun de ces trois types :

Corrélation positive : Une corrélation positive entre deux variables signifie que les deux variables évoluent dans la même direction. Une augmentation d’une variable entraîne une augmentation de l’autre variable et vice versa.
Par exemple, passer plus de temps sur un tapis roulant brûle plus de calories.
Corrélation négative : Une corrélation négative entre deux variables signifie que les variables évoluent dans des directions opposées. Une augmentation d’une variable entraîne une diminution de l’autre variable et vice versa.
Par exemple, augmenter la vitesse d’un véhicule diminue le temps que vous mettez pour atteindre votre destination.
Corrélation faible/zéro : Aucune corrélation n’existe lorsqu’une variable n’affecte pas l’autre.
Par exemple, il n’y a pas de corrélation entre le nombre d’années d’études qu’une personne a fréquentées et les lettres de son nom.

Utilisations de l’analyse de corrélation

L’analyse de corrélation est utilisée pour étudier des cas pratiques. Ici, le chercheur ne peut pas manipuler les variables individuelles. Par exemple, l’analyse de corrélation est utilisée pour mesurer la corrélation entre la tension artérielle du patient et le médicament utilisé.

Les spécialistes du marketing l’utilisent pour mesurer l’efficacité de la publicité. Les chercheurs mesurent l’augmentation/diminution des ventes due à une campagne marketing spécifique.

Avantages de l’analyse de corrélation

En statistique, la corrélation fait référence au fait qu’il existe un lien entre divers événements. L’un des outils pour déduire si un tel lien existe est l’analyse de corrélation. La simplicité pratique est sans aucun doute l’un de ses principaux avantages.

Pour effectuer une analyse de corrélation fiable, il est essentiel de faire des observations approfondies de deux variables, ce qui nous donne un avantage dans l’obtention de résultats. Certains des avantages les plus notoires de l’analyse de corrélation sont :

Conscience du comportement entre deux variables : Une corrélation permet d’identifier l’absence ou la présence d’une relation entre deux variables. Il a tendance à être plus pertinent pour la vie quotidienne.
Un bon point de départ pour la recherche : Cela s’avère être un bon point de départ lorsqu’un chercheur commence à enquêter sur les relations pour la première fois.
Utilisations pour d’autres études : Les chercheurs peuvent identifier la direction et la force de la relation entre deux variables et ensuite affiner les résultats dans des études ultérieures.
Mesures simples : Les résultats de la recherche sont simples à classer. Les résultats peuvent varier de -1,00 à 1,00. Il ne peut y avoir que trois grands résultats potentiels de l’analyse.