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 évoluent 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 démontre un lien 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 présente 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 indique une corrélation négative linéaire parfaite, et 1 indique 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 (inclinaison vers le bas)
–0.70. Une relation linéaire fortement négative (en pente descendante)
–0.50. Une relation négative modérée (en pente descendante)
–0.30. Une faible relation linéaire négative (en pente descendante)
0. Pas de relation linéaire
+0.30. Une relation linéaire faiblement positive (en pente ascendante)
+0.50. Une relation linéaire positive modérée (en pente ascendante)
+0.70. Une relation linéaire fortement positive (en pente ascendante)
Exactement +1. Une relation linéaire positive (inclinaison vers le haut) parfaite
Une autre façon de considérer la valeur numérique d’un coefficient de corrélation est de l’exprimer en pourcentage. Une hausse de 20 % pour la variable X équivaut à une baisse 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 visibles, car les relations parfaitement linéaires sont rares.
Un exemple de forte corrélation négative serait -0,97 où les variables évolueraient dans des directions opposées dans un mouvement presque identique. Lorsque les chiffres approchent de 1 ou de -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 glaces ; plus la température augmente, plus les ventes de glaces augmentent. 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 titre d’exemple) parce que la température n’a généralement aucune incidence sur la consommation de restauration rapide.
Une corrélation négative peut indiquer une relation forte ou une relation faible. Beaucoup de gens pensent qu’une corrélation de -1 indique une absence de relation. Mais c’est le contraire qui 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 est inclinée vers le bas, et il s’agit d’une relation négative.