a:

Un coefficient de corrélation négatif signifie que, pour deux variables X et Y, une augmentation de X est associée à une diminution de Y. Une corrélation négative démontre un lien entre deux variables dans le même comme le fait un coefficient de corrélation positif, et les forces relatives sont les mêmes. En d'autres termes, un coefficient de corrélation de 0, 85 montre la même force qu'un coefficient de corrélation de -0. 85.

AD:

Les coefficients de corrélation sont toujours des valeurs comprises entre -1 et 1, où -1 représente une corrélation négative linéaire parfaite et 1 une corrélation positive linéaire parfaite. Un coefficient de corrélation de zéro, ou très proche de zéro, ne montre aucune relation significative entre les variables. En réalité, ces chiffres sont rarement visibles, car il y a très peu de relations parfaitement linéaires. Au lieu de cela, les nombres approchant ces valeurs sont utilisés pour démontrer la force d'une relation; par exemple, 0. 92 ou -0. 97 montreraient respectivement une très forte corrélation positive et négative. Comme avec toutes les statistiques qui démontrent une corrélation, cela ne prouve pas la causalité.

AD:

Il est plus facile de saisir le concept de corrélation négative à travers des exemples. Un simple mesurerait la quantité de neige et la température. Lorsque la température augmente, la quantité de neige diminue; ceci 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 crème glacée; à mesure que la température augmente, les ventes de crème glacée augmentent également. Cette relation aurait un coefficient de corrélation positif. Une relation avec un coefficient de corrélation de zéro, ou très proche de zéro, serait la température et les ventes de restauration rapide (ou du moins, c'est ce que nous supposerions).

AD: