un coefficient de corrélation est utilisé en statistique pour décrire un modèle ou une relation entre deux variables. Une corrélation négative décrit la mesure dans laquelle deux variables se déplacent dans des directions opposées. Par exemple, pour deux variables, X et Y, une augmentation de X est associée à une diminution de Y. un coefficient de corrélation négatif est également appelé corrélation inverse. Les relations de corrélation sont représentées sous forme de diagrammes de dispersion.,
corrélation négative contre positive
une corrélation négative démontre une connexion entre deux variables de la même manière qu’un coefficient de corrélation positive, et les forces relatives sont les mêmes. En d’autres termes, un coefficient de corrélation de 0,85 montre la même résistance qu’un coefficient de corrélation de -0.85.
Les coefficients de corrélation sont toujours des valeurs comprises entre -1 et 1, où -1 montre une corrélation négative linéaire parfaite et 1 montre une corrélation positive linéaire parfaite., La liste ci-dessous montre ce que les différentes valeurs de coefficient de corrélation indiquent:
exactement -1. Une relation linéaire négative parfaite (en pente descendante)
-0.70. Une forte relation linéaire négative (en pente descendante)
-0,50. Une relation négative modérée (pente descendante)
-0,30. Une relation linéaire négative faible (en pente descendante)
0. Pas de relation linéaire
+0.30. Une relation linéaire positive faible (en pente ascendante)
+0,50., Une relation linéaire positive modérée (en pente ascendante)
+0,70. Une relation linéaire positive forte (en pente ascendante)
exactement +1. Une relation linéaire positive parfaite (en pente ascendante)
Une autre façon de penser à la valeur numérique d’un coefficient de corrélation est en pourcentage. Un mouvement supérieur de 20% pour la variable X équivaudrait à un mouvement inférieur de 20% pour la variable Y.
Coefficients de corrélation extrêmes
un coefficient de corrélation de zéro, ou proche de zéro, ne montre aucune relation significative entre les variables., En réalité, ces chiffres sont rarement vus, car les relations parfaitement linéaires sont rares.
Un exemple d’une forte corrélation négative serait.97 où les variables se déplaceraient dans des directions opposées dans un mouvement presque identique. Lorsque les nombres approchent 1 ou -1, les valeurs démontrent la force d’une relation; par exemple, 0,92 ou -0,97 montreraient, respectivement, une forte corrélation positive et négative.,
exemples de Coefficients de corrélation positifs et négatifs
par exemple, lorsque la température augmente à l’extérieur, la quantité de neige diminue; cela montre une corrélation négative et aurait, par extension, un coefficient de corrélation négatif.
un coefficient de corrélation positif serait la relation entre la température et les ventes de crème glacée; à mesure que la température augmente, les ventes de crème glacée augmentent également. Cette relation aurait un coefficient de corrélation positif., Une relation avec un coefficient de corrélation de zéro, ou très proche de zéro, pourrait être la température et les ventes de restauration rapide (en supposant qu’il y ait une corrélation nulle à des fins d’illustration), car la température n’a généralement aucune incidence sur la consommation de restauration rapide.
Bas de Ligne
Une corrélation négative peut indiquer une relation forte ou une faible relation. Beaucoup de gens pensent qu’une corrélation de -1 n’indique aucune relation. Mais le contraire est vrai., La corrélation de -1 indique une relation presque parfaite le long de la ligne droite, qui est la relation la plus forte possible. Le signe moins indique simplement que la ligne descend, et c’est la relation négative.