Calculateur de comparaison de deux corrélations
Testez si deux corrélations indépendantes diffèrent significativement. Indiquez chaque corrélation et l’effectif de l’échantillon correspondant.
Apprenez à faire le calcul vous-mêmeSaisissez vos valeurs
Les résultats se mettent à jour pendant la saisie.
Valeur p de la différence
aucune différence significative
- z
- 1.368
Faites le calcul vous-même
Comparez deux corrélations indépendantes, r₁ = 0,60 et r₂ = 0,20, chacune calculée sur 30 observations.
Suivez cet exemple détaillé, puis reprenez les étapes avec vos propres valeurs.
Transformez les deux corrélations
z₁ = ½ ln[(1 + 0.60)/(1 − 0.60)] ≈ 0.69315. z₂ = ½ ln[(1 + 0.20)/(1 − 0.20)] ≈ 0.20273.Calculez l’erreur standard de la différence
SE = √[1/(30 − 3) + 1/(30 − 3)] ≈ 0.27217.Standardisez la différence transformée
Z = (z₁ − z₂) ÷ SE ≈ 1.802.Utilisez la loi normale centrée réduite
Valeur p bilatérale = 2 × P(Znormal ≥ 1.802) ≈ 0.072.Utilisez une table de la loi normale ou une fonction de tableur. Ne réduisez la précision des valeurs transformées qu’à la dernière étape.
Les corrélations doivent provenir d’échantillons indépendants d’au moins quatre observations chacun. Cette formule ne compare pas des corrélations dépendantes issues du même échantillon.
Vérifiez votre réponse dans le calculateurUtilisez vos résultats PaperSurvey.io
Saisissez ici les corrélations et les tailles d’échantillon de groupes indépendants pour comparer l’intensité de leurs relations.
Comment fonctionne le test ?
Ce test applique la transformation r vers z de Fisher pour obtenir des valeurs dont la distribution est approximativement normale, puis les compare en tenant compte des effectifs. Il s’applique à deux corrélations indépendantes, par exemple la même relation mesurée dans deux groupes distincts de répondants.
Interpréter le résultat
Au seuil habituel de 0,05, une valeur p inférieure fournit des éléments en faveur d’une différence entre les corrélations. Une valeur plus élevée ne permet pas d’écarter l’hypothèse d’une même corrélation dans les deux populations. Des échantillons plus grands permettent généralement de détecter des écarts plus faibles.
Questions fréquentes
Puis-je comparer des corrélations issues du même échantillon ?
Non. Ce calculateur suppose que les corrélations proviennent d’échantillons indépendants. Comparer des corrélations issues d’un même échantillon, notamment avec une variable commune, nécessite un test pour données dépendantes.
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