Tout s'exécute localement. Vos nombres sont traités dans le navigateur, les calculs sont effectués sur la page et rien n'est téléchargé ni stocké. Saisissez autant de paires que vous le souhaitez ; l'outil se met à jour à mesure que vous tapez et fonctionne hors ligne une fois chargé.
Calculateur de coefficient de corrélation gratuit
Fonctionne entièrement dans votre navigateur : aucun envoi, aucune inscription.
Valeurs de X / Valeurs de Y
Collez des nombres séparés par des virgules, des espaces ou des sauts de ligne. X et Y doivent avoir le même nombre de valeurs.
Corrélation de Pearson (r)-Saisissez des valeurs X et Y appariées pour voir la corrélation
R au carré (r²)--
-Paires de données
-Rang de Spearman (ρ)
-Covariance
-Moyenne de X
-Moyenne de Y
-Écart-type de X
-Écart-type de Y
Droite de régression-
Qu'est-ce que le coefficient de corrélation ?
Le coefficient de corrélation mesure à quel point deux variables évoluent ensemble, sur une échelle de -1 à +1. Ce calculateur gratuit calcule le r de Pearson à partir de vos valeurs X et Y appariées, ainsi que r au carré, la corrélation de rang de Spearman, la covariance, les moyennes et écarts-types, et la droite de régression des moindres carrés - le tout dans votre navigateur.
Comment l’utiliser
- 1Saisissez vos valeurs X. Collez ou tapez la première variable dans la zone X - des nombres séparés par des virgules, des espaces ou des sauts de ligne.
- 2Saisissez vos valeurs Y. Ajoutez les valeurs Y correspondantes dans la deuxième zone. X et Y doivent avoir le même nombre de points, appariés dans l'ordre.
- 3Lisez le résultat. Le r de Pearson apparaît avec une description en langage courant de l'intensité et de la direction, accompagné de r au carré, du rho de Spearman, de la covariance, des moyennes, des écarts-types et de l'équation de régression. Utilisez « Copier les résultats » pour tout récupérer.
Pour qui
- Étudiants et chercheurs qui vérifient le r de Pearson pour un rapport de laboratoire, un mémoire ou des travaux de statistiques sans ouvrir SPSS ou R.
- Analystes et spécialistes marketing qui testent si deux indicateurs (dépenses et revenus, prix et demande) évoluent vraiment ensemble avant de construire un modèle.
- Data scientists qui vérifient rapidement une corrélation et son r au carré, puis se tournent vers Spearman quand la relation semble non linéaire.
- Enseignants qui illustrent les corrélations positives, négatives et proches de zéro avec des données réelles que les élèves peuvent modifier et recalculer.
- Utilisateurs de tableurs qui souhaitent le même résultat que les fonctions CORREL et PEARSON d'Excel, mais avec les statistiques supplémentaires affichées côte à côte.
Questions fréquentes
Le calculateur de coefficient de corrélation est-il gratuit ?
Oui - 100 % gratuit, sans inscription et sans limite sur le nombre de données saisies. L'ensemble du calcul s'exécute dans votre navigateur et vos données ne sont jamais téléchargées.
Comment calcule-t-on le coefficient de corrélation de Pearson ?
Le r de Pearson = (n·Σxy - Σx·Σy) / √[(n·Σx² - (Σx)²)(n·Σy² - (Σy)²)], où n est le nombre de paires. Il est égal à la covariance de X et Y divisée par le produit de leurs écarts-types, ce qui donne une valeur comprise entre -1 et +1.
Que nous dit le coefficient de corrélation ?
Son signe indique la direction : positif signifie que les variables augmentent ensemble, négatif que l'une baisse quand l'autre monte. Sa valeur absolue indique l'intensité : des valeurs proches de ±1 correspondent à une relation linéaire étroite, des valeurs proches de 0 indiquent peu ou pas de relation linéaire. À titre indicatif, |r| inférieur à 0,2 est très faible, 0,2-0,4 faible, 0,4-0,6 modéré, 0,6-0,8 fort et supérieur à 0,8 très fort.
Qu'est-ce que r au carré ?
R au carré (r²) est le r de Pearson multiplié par lui-même. C'est la proportion de la variance d'une variable expliquée par l'autre, de 0 à 1. Un r de 0,8 donne r² = 0,64, ce qui signifie qu'environ 64 % de la variation est partagée.
Quelle est la différence entre la corrélation de Pearson et celle de Spearman ?
Pearson mesure une relation linéaire entre les valeurs brutes. Spearman applique la même formule aux rangs des valeurs, ce qui lui permet de mesurer si la relation est monotone (constamment croissante ou décroissante) même si elle est courbe, et il est bien moins sensible aux valeurs aberrantes. Cet outil affiche les deux.
Combien de données faut-il ?
Il vous faut au moins deux paires de valeurs pour calculer un coefficient, mais deux points donnent toujours r = ±1, ce qui n'a pas de sens. Pour un résultat fiable, utilisez davantage de données - de nombreux manuels recommandent 30 ou plus, et vérifiez toujours le motif plutôt que de vous fier à r seul.
Pourquoi mon coefficient de corrélation est-il indéfini ?
Si toutes les valeurs de X (ou toutes les valeurs de Y) sont identiques, cette variable a une variance nulle et la formule divise par zéro ; r ne peut donc pas être défini. Saisissez des données qui varient réellement dans les deux colonnes.
Le résultat correspond-il à la fonction CORREL d'Excel ?
Oui. La valeur de Pearson ici est identique aux fonctions CORREL et PEARSON d'Excel, et les écarts-types correspondent à ECARTYPE (la formule d'échantillon qui divise par n-1).