Méthodologie d'Analyse
Corrélation = \frac{\text{Covariance}(X,Y)}{\sigma_X \cdot \sigma_Y}
Coefficient de corrélation r
Observation
Description
Analyse
Conclusion
Étapes d'Analyse :
1. Identifier les variables
2. Observer les tendances
3. Calculer les indicateurs
4. Évaluer la significativité
2. Observer les tendances
3. Calculer les indicateurs
4. Évaluer la significativité
Questions à se poser :
• Quel est le type de relation ?
• Y a-t-il des anomalies ?
• Les données sont-elles fiables ?
• Y a-t-il des anomalies ?
• Les données sont-elles fiables ?
Types de Relations
Corrélation Positive
r > 0 : X ↑ ⇒ Y ↑
r > 0 : X ↑ ⇒ Y ↑
Corrélation Négative
r < 0 : X ↑ ⇒ Y ↓
r < 0 : X ↑ ⇒ Y ↓
Absence de Corrélation
r ≈ 0 : pas de lien
r ≈ 0 : pas de lien
Coefficients Importants
Force de la corrélation :
• |r| ≥ 0.8 : très forte
• 0.5 ≤ |r| < 0.8 : forte
• 0.3 ≤ |r| < 0.5 : modérée
• |r| < 0.3 : faible
• 0.5 ≤ |r| < 0.8 : forte
• 0.3 ≤ |r| < 0.5 : modérée
• |r| < 0.3 : faible
Piège à éviter :
Corrélation ≠ Causalité
Ne pas confondre lien statistique et cause réelle
Ne pas confondre lien statistique et cause réelle
Outils d'Interprétation
Repérer les tendances
Identifier les cycles
Détecter les anomalies
Comparer les groupes
Calculer les ratios
Conseils & Astuces
Astuce 1 :
Toujours vérifier l'échelle des axes
Astuce 2 :
Lire les légendes et unités attentivement
Astuce 3 :
Rechercher la provenance des données
Astuce 4 :
Évaluer la taille de l'échantillon
Exemples d'Interprétation
Évolution
- • Croissance exponentielle
- • Saturation
- • Fluctuations saisonnières
Comparaison
- • Différences de moyennes
- • Variabilité
- • Hiérarchie
Relation
- • Linéarité
- • Proportionnalité
- • Dépendance
Erreurs Fréquentes
Erreur 1 :
Tirer des conclusions hâtives sans preuve statistique
Erreur 2 :
Ignorer les facteurs de confusion
Erreur 3 :
Prêter foi à des corrélations fortuites
Erreur 4 :
Ne pas considérer la marge d'erreur
