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 graphiquement dans des diagrammes de dispersion.
Corrélation négative contre positive
Une corrélation négative montre une connexion entre deux variables de la même manière qu'un coefficient de corrélation positif, et les forces relatives sont les mêmes. En d'autres termes, un coefficient de corrélation de 0, 85 montre la même force 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 les différentes valeurs des coefficients de corrélation:
Exactement - 1. Une relation linéaire négative parfaite (pente descendante)
- 0, 70. Une forte relation linéaire négative (pente descendante)
- 0, 50. Une relation négative modérée (pente descendante)
- 0, 30. Une relation linéaire faiblement négative (pente descendante)
0. Pas de relation linéaire
+0.30. Une relation linéaire positive faible (pente ascendante)
+0.50. Une relation linéaire modérément positive (pente ascendante)
+0, 70. Une forte relation linéaire positive (pente ascendante)
Exactement +1. Une relation linéaire positive parfaite (pente ascendante)
Une autre façon de penser la valeur numérique d'un coefficient de corrélation est en pourcentage. Un mouvement de 20% plus élevé pour la variable X équivaudrait à un mouvement de 20% plus bas 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 nombres sont rarement vus, car les relations parfaitement linéaires sont rares.
Un exemple de forte corrélation négative serait -.97, où les variables se déplaceraient dans des directions opposées dans un mouvement presque identique. À mesure que 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, il en va de même pour les ventes de glaces. 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 n'y a aucune corrélation à des fins d'illustration), car la température n'a généralement aucune incidence sur la consommation de restauration rapide.
Bottom Line
Une corrélation négative peut indiquer une relation forte ou une relation faible. Beaucoup de gens pensent qu'une corrélation de -1 indique l'absence de relation. Mais le contraire est vrai. Une corrélation de -1 indique une relation presque parfaite le long d'une ligne droite, qui est la relation la plus forte possible. Le signe moins indique simplement que la ligne descend, et il s'agit d'une relation négative.
