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D'après ce graphique, plus on mange de viande et plus l'espérance de vie est élevée. L'association est très forte puisque le coefficient de corrélation vaut 0, 72. Figure 3: Espérance de vie à la naissance et consommation de viande en 2014 dans certains pays du monde. Sources: OECD-FAO Agricultural Outlook (Edition 2015) et The World Bank, World Development Indicators. Comment interpréter cette association? Il y a une certitude que nous pouvons dire à ce propos: ce n'est pas parce que l'on mange plus de viande que nous allongeons notre espérance de vie. Il s'agit d'une fausse corrélation. En effet, la corrélation observée n'a rien à voir avec une relation de cause à effet (on parle de causalité). Pour des raisons bien connues, l'espérance de vie est plus élevée dans les pays développés. Si on regarde de plus près le graphique, on voit effectivement que les pays dont les habitants ont une espérance de vie élevée sont des pays développés. Or, les pays développés sont riches et de ce fait on y consomme beaucoup de viande.

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5 et est donc forte entre les deux actifs. Les utilisations du coefficient de corrélation - Diversification du portefeuille: L'étude des corrélations permet de réaliser une bonne diversification au sein de son portefeuille boursier. En sélectionnant des actifs peu corrélés entre eux, le risque de votre portefeuille est réduit. - Détecter des valeurs non corrélés au marché de référence: Certaines valeurs n'évoluent pas en fonction des variations de marché mais simplement des nouvelles économiques sur l'entreprise. Pour cela, il faut par exemple regarder la corrélation entre l'indice CAC40 et les valeurs qui le composent. - Détecter les valeurs qui sont corrélées négativement au marché. Ainsi en période de baisse des marchés, si une valeur est en hausse, cela montre la force de la valeur et peut donc être un bon investissement. - Détecter les corrélations décalées. Certains actifs évoluent dans le même sens mais de manière décalés. Par exemple, l'actif A va suivre les variations de B mais avec 1 mois de décalage.

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Utilisez le coefficient de corrélation de Spearman pour examiner l'importance et la direction de la relation monotone entre deux variables continues ou ordinales. Dans une relation monotone, les variables ont tendance à se déplacer dans la même direction relative, mais pas forcément à une vitesse constante. Pour calculer la corrélation de Spearman, Minitab classe les données brutes. Ensuite, Minitab calcule le coefficient de corrélation selon les données classées. Résistance Le coefficient de corrélation peut avoir une valeur comprise entre -1 et +1. Plus la valeur absolue du coefficient est importante, plus la relation linéaire entre les variables est forte. Pour la corrélation de Spearman, une valeur absolue de 1 indique que les données classées par ligne sont parfaitement linéaires. Par exemple, une corrélation de Spearman de -1 signifie que la valeur la plus élevée de la Variable A est associée à la valeur la plus basse de la Variable B; la deuxième valeur la plus élevée de la Variable A est associée à la deuxième valeur la plus basse de la Variable B, et ainsi de suite.

Ce tutoriel explique comment calculer et interpréter une corrélation de Spearman avec Excel en utilisant XLSTAT. Jeu de données pour calculer une corrélation de Spearman et tester sa significativité Les données utilisées dans cet exemple correspondent à une étude lors de laquelle un type de chips a été évalué par 100 consommateurs. Chaque consommateur a donné son avis sur l'échelle allant de 1 à 5 pour quatre attributs (salé, sucré, acidité, croustillant) - 1 correspond à "très peu", et 5 à "très", puis a indiqué sa préférence sur une échelle de 1 à 10. Notre but est d'évaluer les corrélations entre les quatre attributs et la préférence. Paramétrer le calcul d'une corrélation de Spearman et tester sa significativité Les corrélations sont calculées dans plusieurs fonctions de XLSTAT. Cependant deux fonctions sont y consacrées: la fonction Description des données / Matrices de similarité/dissimilarité, et la fonction Tests de Corrélation/Association / Tests de corrélation. Dans ce tutoriel, nous utilisons l'outil Tests de Corrélation/Association / Tests de corrélation.