Comprendre la corrélation de Spearman dans l'analyse des données
La corrélation de Spearman, également connue sous le nom de coefficient de corrélation de rang de Spearman, est une mesure statistique qui évalue la direction et la force d'une relation monotone entre deux variables classées. C'est pratique pour les données ordinales ou lorsque les hypothèses de corrélation de Pearson sont violées.
Introduction
En statistique et en science des données, la corrélation est un concept fondamental utilisé pour mesurer le degré d'évolution de deux variables l'une par rapport à l'autre. Dans cet article, nous aborderons un type spécifique de corrélation appelé corrélation de rang de Spearman.
Temps forts
- La corrélation de Spearman évalue la relation monotone entre deux variables classées.
- La corrélation de rang de Spearman est idéale pour les données qui ne sont pas normalement distribuées ou qui manquent de relation linéaire.
- Le choix entre Spearman et Pearson dépend de vos données et de votre question de recherche.
- Les coefficients de corrélation vont de -1 à +1, indiquant une corrélation négative et positive.
- Corrélation ne signifie pas causalité.
Titre de l'annonce
Description de l'annonce. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
Les bases de la corrélation de Spearman
La corrélation de Spearman, également connue sous le nom de coefficient de corrélation de rang de Spearman, est une mesure non paramétrique de la dépendance statistique entre deux variables. Il évalue dans quelle mesure une fonction monotone peut décrire avec précision la relation entre deux variables. En termes plus simples, il mesure la force et la direction de la relation entre 2 variables classées.
La corrélation de Spearman est bénéfique lorsqu'il s'agit de données qui ne répondent pas aux hypothèses de la corrélation de Pearson, en particulier des données qui ne sont pas normalement distribuées ou qui n'ont pas de relation linéaire. Nous en discuterons davantage dans la section suivante. En tant que test non paramétrique, la corrélation de Spearman convient aux données ordinales ou continues qui ont violé les hypothèses de la corrélation de Pearson.
Corrélation de Spearman et corrélation de Pearson
La corrélation de Pearson, du nom de Karl Pearson, mesure la relation linéaire entre deux variables continues. La corrélation de rang de Spearman calcule la force et la direction de la relation monotone entre 2 variables, qui peuvent ne pas être linéaires.
En d’autres termes, la corrélation de Pearson est la mieux adaptée aux données normalement distribuées avec une relation linéaire. En revanche, la corrélation de Spearman constitue une meilleure option pour les données qui ne répondent pas à ces hypothèses. Toutefois, cela ne signifie pas que la corrélation de Pearson est toujours meilleure que celle de Spearman. Par conséquent, lorsque vous décidez d'utiliser la corrélation de Pearson ou de Spearman, il est essentiel de prendre en compte le type de données dont vous disposez et les questions spécifiques auxquelles vous essayez de répondre grâce à votre analyse.
Les 3 types de corrélation
Il existe trois types de coefficients de corrélation couramment utilisés :
Corrélation de Pearson: Il s’agit de la méthode la plus courante pour mesurer la corrélation. Il évalue la relation linéaire entre deux variables continues.
Corrélation de Spearman: Il est utilisé lorsque les données sont ordinales ou lorsque les hypothèses de corrélation de Pearson sont violées.
Kendall Tau: Il est utilisé pour de petits ensembles de données et mesure l'association ordinale entre deux quantités mesurées.
De plus, il convient de noter que les coefficients de corrélation peuvent prendre une plage de valeurs allant de -1 à +1. Par exemple, une valeur plus proche de +1 ou -1 indique un fort positif ou corrélation négative.
Corrélation de Spearman dans le contexte de l'analyse de causalité et de régression
Il est crucial de comprendre que la corrélation n’indique pas nécessairement la causalité. Ce n’est pas parce que deux variables ont une forte corrélation de rang de Spearman qu’une variable provoque l’apparition de l’autre. Un adage classique à retenir est la corrélation n'implique pas la causalité.
La corrélation, y compris la corrélation de Spearman, est également un concept clé dans l'analyse de régression. L'analyse de régression est un groupe de techniques statistiques utilisées pour déterminer le lien entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Dans l'analyse de régression, la force de la corrélation entre les variables indépendantes et dépendantes peut affecter de manière significative la capacité du modèle à prédire les résultats avec précision. Pour en savoir plus, visitez notre article de blog sur Analyse de régression.
Titre de l'annonce
Description de l'annonce. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
Conclusion
La corrélation de rang de Spearman offre une méthode robuste pour mesurer la force et la direction de la relation monotone entre deux variables. Ceci est particulièrement utile lorsqu'il s'agit de données ordinales ou lorsque les hypothèses d'utilisation de la corrélation de Pearson ne sont pas respectées.
Bien que la corrélation de Pearson soit peut-être plus couramment utilisée, la corrélation de Spearman présente des atouts et des domaines d'application uniques l'analyse des données.
Articles connexes recommandés
N'oubliez pas de consulter d'autres articles pertinents sur notre blog pour plus d'informations sur les techniques d'analyse des données statistiques !
- Coefficient de détermination par rapport au coefficient de corrélation
- Un guide complet des tests d'hypothèses en statistique
- Corrélation vs causalité : comprendre la différence
- Qu’est-ce que l’analyse de régression ? Un guide complet
- Le coefficient de corrélation peut-il être négatif ?
- Corrélation dans les statistiques (Récit)
- Kendall Tau-b contre Spearman (Récit)
- Corrélation de Spearman – un aperçu (Lien externe)
- Comment rapporter les résultats de la corrélation de Pearson dans le style APA
- Kendall Tau-b vs Spearman : quel coefficient de corrélation gagne ?
- Corrélation en statistiques : comprendre le lien entre les variables
Foire Aux Questions (FAQ)
Il est utilisé pour mesurer la force et la direction de la relation monotone entre deux variables classées, ce qui est particulièrement utile avec les données ordinales.
Le choix dépend de vos données et de vos questions de recherche. Pearson convient aux données normalement distribuées et linéaires, tandis que Spearman convient mieux aux données non linéaires ou ordinales.
La corrélation de rang de Spearman convient aux données ordinales ou continues qui violent les hypothèses de la corrélation de Pearson.
Pearson pourrait être plus approprié si les données sont normalement distribuées et ont une relation linéaire. Pourtant, cela ne le rend pas universellement meilleur.
Les trois types de coefficients de corrélation couramment utilisés sont Pearson, Spearman et Kendall Tau.
Oui, cela peut aller de -1 à +1 ; une valeur négative indique une forte corrélation négative.
La corrélation mesure la relation entre les variables, tandis que la causalité implique qu'une variable est la cause du changement dans une autre.
L'hypothèse principale est que les variables testées sont ordinales, intervalle ou rapport ; cela ne nécessite pas de distribution normale comme la corrélation de Pearson.
Il est calculé sur la base du classement des données plutôt que sur les valeurs réelles des données brutes.
Non, il convient mieux aux données ordinales (classées), et non aux données catégorielles.
