Comment effectuer un test de corrélation dans Excel (étape par étape)
Une façon de quantifier la relation entre deux variables consiste à utiliser le coefficient de corrélation de Pearson qui est une mesure de l’association linéaire entre deux variables.
Il prend toujours une valeur comprise entre -1 et 1 où :
- -1 indique une corrélation linéaire parfaitement négative entre deux variables
- 0 indique aucune corrélation linéaire entre deux variables
- 1 indique une corrélation linéaire parfaitement positive entre deux variables
Pour déterminer si un coefficient de corrélation est statistiquement significatif, vous pouvez effectuer un test de corrélation, qui consiste à calculer un score t et une valeur p correspondante.
La formule pour calculer le t-score est la suivante :
t = r√ (n-2) / (1-r 2 )
où:
- r : coefficient de corrélation
- n : La taille de l’échantillon
La valeur p est calculée comme la valeur p bilatérale correspondante pour la distribution t avec n-2 degrés de liberté.
L’exemple étape par étape suivant montre comment effectuer un test de corrélation dans Excel.
Étape 1 : Saisissez les données
Commençons par saisir quelques valeurs de données pour deux variables dans Excel :
Étape 2 : Calculer le coefficient de corrélation
Ensuite, nous pouvons utiliser la fonction CORREL() pour calculer le coefficient de corrélation entre les deux variables :
Le coefficient de corrélation entre les deux variables s’avère être de 0,803702 .
Il s’agit d’un coefficient de corrélation très positif, mais pour déterminer s’il est statistiquement significatif, nous devons calculer le score t et la valeur p correspondants.
Étape 3 : Calculer la statistique de test et la valeur P
Ensuite, nous pouvons utiliser les formules suivantes pour calculer la statistique de test et la valeur p correspondante :
La statistique du test s’avère être 4,27124 et la valeur p correspondante est 0,001634 .
Puisque cette valeur p est inférieure à 0,05, nous disposons de suffisamment de preuves pour affirmer que la corrélation entre les deux variables est statistiquement significative.
Ressources additionnelles
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à propos de l'auteur
Dr. Benjamin Anderson
Il est un professeur de statistiques à la retraite devenu éducateur dévoué sur Statorials. Avec une vaste expérience et une expertise dans le domaine des statistiques, je m'engage à partager mes connaissances pour responsabiliser les étudiants grâce à Statorials. Lire plus