Memoire a la derive, soucis de correlation

Bonjour
Je m'appel Maxime, actuellement étudiant en derniere année de kinesitherapie.
J'ai un memoire de fin d'etude a rendre et il se trouve que j'ai du mal a interpreter mes statistiques.
Je m'explique, je cherche a établir le lien de correlation entre 2 tests ayant la meme finalitée, mais une prise de mesures differente, l'un est en centimetres, l'autre en degrés.
J'ai Calculer "r", j'ai regarder si tout etait bien significatif, hors ça l'est.
Mais un probleme persiste toujours, mon r=0.31, comment puis'je interpreter cela, est-ce une correlation partielle, faible ? voir inexistante ?

Bonsoir.

Il est difficile d'interpréter un coefficient de corrélation hors contexte. Ce 0,31 est généralement considéré comme faible, j'imagine que quand tu dis "j'ai regarder si tout etait bien significatif, hors (sic !) ça l'est", tu veux dire que tu as fait le test de non égalité à 0, qui ne dit pas grand chose d'autre que "si les données étaient approximativement gaussiennes, il serait peu vraisemblable que les deux variables soient indépendantes".
Mais dans tout ça, tu as vérifié une corrélation linéaire qui n'est peut-être pas la bonne. La représentation du nuage de points peut te donner une idée, et le modèle à utiliser est peut-être autre.

Cordialement.

Bonjour
Merci pour te reponse, j'ai bien fias un nuage de points et il apparaitrait que quand la valeur en degres augmente, celle en centimetre aussi et vice versa.
j'obtiens une formule grace a cette courbe y = 0,0385x + 19,86 et il s'avere que cette formule donne des resultats tres approximatifs quand je l'utilise sur les données de mes sujets.

voila le graphique obtenu d'apres mes données

Ok !

mais il suffit de voir ton graphique pour comprendre que les deux mesures sont très peu corrélées. pour une valeur donnée de la flexion, l'autre valeur peut varier de 15 %. Donc chacune des valeurs ne permet pas de prévoir correctement l'autre.

Cordialement.

Bonjour
Ben ecoute je te remercis pour le coup de main, tu confirmes ce que j'ai penser en voyant le graphique, c'est bien sympatique de ta part ^^

Si tu veux savoir de manière scientifique si la corrélation est significative, le coefficient de détermination R2 (le carré du coefficient de corrélation R) peut être interprété de la manière suivante :
La corrélation est significative si R2 > F/[(n-2)+F]
où F est la valeur de la loi de Fisher à 1 et n-2 degrés de liberté au seuil qui t'intéresse (généralement on prend 5%) et n est le nombre d'observations.

Dans ton cas, R2=0.31^2=.0961 n=34 et F(1;32)=4.14. La corrélation est significative à 5% uniquement si le R2 est supérieur à 4.14/(32+4.14)=0.1146 ---> ça n'est pas le cas
Il s'en suit que la corrélation n'est pas significative au seuil de 5%

Pour mémoire, dire que la corrélation est significative au seuil de 5% signifie qu'on admet la significativité avec une probabilité de moins de 5% de se tromper.

D'autre part, une corrélation significative signifie qu'on a prouvé qu'elle n'est pas nulle. Elle peut toutefois être très faible. Si R=0.31, et donc R^2=0.0961, cela signifie que la relation entre les variables n'explique que 9.61% de la variance.

Juste un dernier point : sur ton graphique, tu vois un point très à l'écart en haut à droite. Essaie de recalculer la corrélation en éliminant ce point, je soupçonne que si la pente de la droite de régression est positive, c'est uniquement à cause de ce point.