Analyse de corrélation (Spearman rho)

Correlation est une analyse bivariée qui mesure la force de l'association entre deux variables et la direction de la relation.

En termes de force de relation, la valeur du correlation coefficient (rs) varie entre +1 and -1 . Lorsque la valeur du coefficient de corrélation tend vers 0, la relation entre les deux variables sera plus faible.

Le sens de la relation est indiqué par le signe du coefficient ; un + sign indique une relation Direct et un – sign indique une relation Inverse .

In general,

rs > 0 implique un accord positif entre les rangs
rs < 0 implique un accord négatif (ou un accord dans le sens inverse)
rs = 0 implique aucun accord

Spearman rank correlation : C'est un test non paramétrique qui sert à mesurer le degré d'association entre deux variables. Le test de corrélation des rangs de Spearman ne comporte aucune hypothèse sur la distribution des données.

The following formula is used to calculate the Spearman rank correlation:

r s = corrélation de rang de Spearman
D = la différence entre les rangs des variables correspondantes
n = nombre d'observations

Comment puis-je exécuter une analyse de corrélation pour mon enquête ?

Accédez à : My Surveys » Select Survey » Analytics

Cliquez sur Correlation Analysis sous le menu déroulant Analysis .

Sélectionnez les questions dans les lignes et les colonnes que vous souhaitez corréler. Vous pouvez également sélectionner toutes les questions.
Cliquez sur le bouton Recalculate correlation coeffecient pour générer le rapport.

La section Seuil aide l'utilisateur avec le codage couleur des cellules qui indique la force de la relation entre les variables. La corrélation directe aura un seuil défini par défaut à 0,65 et aura 3 couleurs. Si la valeur du coefficient de corrélation est inférieure à 0,80 à 0,65 (seuil défini), la cellule sera colorée en vert clair indiquant une faible force de relation. Si la valeur est comprise entre 0,80 et 0,90, la cellule est colorée en vert moyen et si la valeur est supérieure à 0,90, la cellule est colorée en vert foncé indiquant une forte corrélation entre 2 variables.

Dans l'exemple ci-dessus, nous découvrons que la relation entre l'âge et la qualification la plus élevée, la qualification la plus élevée et le revenu du ménage, l'âge et le revenu du ménage est positive et codée par couleur en fonction de la force de la relation.

This implies there is very strong association between the variables. Any increase in one variable leads to increase in other.

Lorsque l'utilisateur active la corrélation inverse, les cellules avec une relation inverse sont mises en surbrillance. Nous avons des seaux similaires en corrélation inverse. Si la valeur du coefficient de corrélation est inférieure à -0,80 à -0,65 (seuil défini), la cellule sera colorée en rouge clair indiquant une faible force de la relation. Si la valeur est comprise entre -0,80 et -0,90, la cellule est colorée en rouge moyen et si la valeur est supérieure à -0,90, la cellule est colorée en rouge foncé indiquant une forte corrélation entre 2 variables.

Dans l'exemple ci-dessus, nous découvrons que la relation entre l'âge et le sexe, le sexe et la qualification la plus élevée est négative et est codée par couleur en fonction de la force de la relation.

Le téléchargement Excel avec codage couleur des cellules est pris en charge pour l'analyse de corrélation.

Quels types de questions sont pris en charge pour l'analyse de corrélation ?

Toutes les questions à choix multiples sont prises en charge pour l'analyse de corrélation.

Licence

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