En savoir plus sur l'importance du coefficient de corrélation

L'échantillon de corrélation \(r\) est une statistique qui estime la corrélation de population, \(\rho\). Un test statistique typique consiste à évaluer si le coefficient de corrélation est ou non significativement différent de zéro.

Il existe au moins deux méthodes pour évaluer la signification du coefficient de corrélation de l'échantillon: L'une d'elles est basée sur la corrélation critique. Une telle approche est basée sur l'idée que si la corrélation de l'échantillon \(r\) est suffisamment grande, alors la corrélation de population \(\rho\) est différente de zéro.

Quelle doit être la taille de la corrélation de l'échantillon \(r\) pour pouvoir prétendre que la corrélation de population \(\rho\) est différente de zéro? C'est là que nous utilisons la corrélation critique \(r_c\).

La valeur de \(r_c\) est utilisée pour évaluer la signification du coefficient de corrélation de l'échantillon \(r\). Ces valeurs de corrélation critiques se trouvent généralement dans des tables de corrélation spécifiques.

Comparer les corrélations

Un calcul connexe qui pourrait vous intéresser est d'évaluer l'importance de la différence entre deux corrélations, dans quel but vous pouvez utiliser cette calculatrice .