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Calculatrice de corrélation Calculez les coefficients de corrélation de Pearson et Spearman avec interprétation du R-carré.

Calculatrice de corrélation illustration
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Calculatrice de corrélation

Calculez les coefficients de corrélation de Pearson et Spearman avec interprétation du R-carré.

1

Saisir les valeurs X

Entrez votre jeu de données X sous forme de nombres séparés par des virgules ou des espaces.

2

Saisir les valeurs Y

Entrez votre jeu de données Y (même nombre de valeurs que X).

3

Afficher la corrélation

Voir Pearson r, Spearman ρ, R-carré et interprétation.

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What Is Calculatrice de corrélation?

Le calculateur de corrélation calcule à la fois les coefficients de corrélation de Pearson et de Spearman pour mesurer la force et la direction de la relation entre deux variables. Le r de Pearson mesure la corrélation linéaire (à quel point les données s'ajustent à une droite), tandis que le ρ de Spearman mesure la corrélation monotone (si les variables ont tendance à évoluer dans le même sens). Le R au carré (R²) indique la proportion de variance d'une variable expliquée par l'autre. Le calculateur classe la force de corrélation (faible, modérée, forte) et la direction (positive, négative), fournissant ainsi une interprétation claire de la relation.

Why Use Calculatrice de corrélation?

  • Calcule à la fois les corrélations de Pearson (linéaire) et de Spearman (rang)
  • Affiche le R-carré pour l'interprétation de la variance expliquée
  • Classifie la force et la direction de la corrélation
  • Affiche les moyennes et le nombre de points de données

Common Use Cases

Analyse de recherche

Mesurer les relations entre les variables dans les études scientifiques.

Intelligence d'affaires

Identifier les corrélations entre les indicateurs commerciaux (ventes vs publicité).

Éducation

Explorer les relations dans les données pour les cours de statistiques.

Contrôle qualité

Tester les relations entre les variables du processus et les résultats.

Technical Guide

Corrélation de Pearson : r = Σ(xᵢ−x̄)(yᵢ−ȳ) / √(Σ(xᵢ−x̄)² × Σ(yᵢ−ȳ)²). Les valeurs vont de -1 (parfaite négative) à +1 (parfaite positive), 0 indiquant une absence de corrélation linéaire. Corrélation de rang de Spearman : ρ = 1 − 6Σdᵢ² / (n(n²−1)), où dᵢ est la différence de rang. R au carré = r² représente la proportion de variance dans Y expliquée par X. Interprétation de la force : |r| < 0,3 = faible, 0,3-0,7 = modérée, > 0,7 = forte. Important : la corrélation n'implique pas la causalité - deux variables peuvent être corrélées sans que l'une cause l'autre.

Tips & Best Practices

  • 1
    La corrélation n'implique pas la causalité - considérez toujours les variables de confusion
  • 2
    Pearson est sensible aux valeurs aberrantes ; Spearman est plus robuste
  • 3
    Les deux variables doivent avoir le même nombre de points de données
  • 4
    Utilisez Spearman pour les données ordinales ou les relations monotoniques non linéaires

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Frequently Asked Questions

Q Qu'est-ce qu'une bonne corrélation ?
Cela dépend du domaine. En physique, r > 0,99 peut être attendu. Dans les sciences sociales, r > 0,5 est souvent considéré comme fort. Généralement : |r| > 0,7 est fort.
Q Quelle est la différence entre Pearson et Spearman ?
Pearson mesure la corrélation linéaire. Spearman mesure la corrélation monotonique (basée sur le rang). Utilisez Spearman pour les relations non linéaires ou les données ordinales.
Q La corrélation peut-elle être négative ?
Oui. La corrélation négative (r < 0) signifie que lorsque l'une des variables augmente, l'autre tend à diminuer. r = -1 est une corrélation négative parfaite.
Q Qu'est-ce que R-carré signifie ?
R² indique le pourcentage de variance dans Y expliquée par X. R² = 0,64 signifie que 64 % de la variation dans Y peut être expliquée par sa relation linéaire avec X.
Q Combien de points de données ai-je besoin ?
Statistiquement, au moins 10 à 30 points de données sont recommandés. Plus de données donnent des estimations de corrélation plus fiables.

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