# Calculateur de correlation de Spearman

Calcule la correlation de rang de Spearman

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- **Catégorie:** Math & Numbers

- **Mots-clés:** spearman, rangs, statistiques

## Présentation

Transforme les valeurs en rangs pour mesurer une association monotone.

## Entrées

- **Paires de donnees** (textarea): One pair per line: 1, 10 2, 20 3, 18 4, 30 5, 40
- **Valeurs X optionnel** (text): Alternative: 1, 2, 3, 4, 5
- **Valeurs Y optionnel** (text): Alternative: 10, 20, 18, 30, 40
- **Decimales** (number)
- **Inclure les details des rangs** (checkbox)

## Quand l'utiliser

- Lorsque vous analysez des données ordinales, telles que des classements, des échelles de Likert ou des scores de satisfaction.
- Quand la relation entre vos deux variables est monotone (elle augmente ou diminue de façon constante) mais pas nécessairement linéaire.
- Si votre jeu de données contient des valeurs aberrantes extrêmes qui fausseraient le résultat d'une corrélation classique de Pearson.

## Fonctionnement

- Saisissez vos données sous forme de paires (une paire par ligne séparée par une virgule) dans le champ principal, ou utilisez les champs X et Y séparés.
- Ajustez le nombre de décimales souhaité pour la précision du résultat final.
- Cochez l'option pour inclure les détails des rangs si vous souhaitez analyser la transformation des données brutes.
- L'outil convertit automatiquement les valeurs en rangs et calcule le coefficient de corrélation de Spearman au format JSON.

## Cas d'usage

- Évaluation de la corrélation entre les années d'expérience d'un employé et son niveau hiérarchique dans l'entreprise.
- Analyse de la relation entre le classement d'un produit par les consommateurs et son prix de vente.
- Étude environnementale comparant le niveau de pollution (classé par catégories ordinales) et la distance par rapport à une zone industrielle.

## Questions fréquentes

### Qu'est-ce que la corrélation de Spearman ?

C'est une mesure statistique non paramétrique qui évalue la relation monotone entre deux variables en se basant sur le classement (rang) de leurs valeurs plutôt que sur les valeurs brutes.

### Quelle est la différence entre la corrélation de Spearman et celle de Pearson ?

Pearson mesure une relation linéaire entre des valeurs brutes, tandis que Spearman évalue une relation monotone en utilisant les rangs des données, ce qui le rend moins sensible aux valeurs extrêmes.

### Comment interpréter le résultat du coefficient ?

Le coefficient varie de -1 à 1. Une valeur de 1 indique une corrélation positive parfaite, -1 une corrélation négative parfaite, et 0 l'absence totale de corrélation monotone.

### Puis-je entrer les valeurs X et Y séparément ?

Oui, vous pouvez soit coller des paires de données dans le champ principal, soit utiliser les champs optionnels dédiés aux valeurs X et Y pour séparer vos séries de données.

### L'outil gère-t-il les ex-aequo (valeurs identiques) ?

Oui, lors de la conversion en rangs, l'algorithme attribue automatiquement la moyenne des rangs correspondants aux valeurs identiques.

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