Nuage de points

Considérez des données quantitatives sur le prix des maisons et leur surface au sol correspondante. De telles données quantitatives à deux variables sont appelées données bivariées.

La variable qui agit en tant que cause est appelée variable indépendante, tandis qu’une autre variable qui montre la réponse est appelée variable dépendante.

Cette dépendance d’une variable par rapport à l’autre peut être visualisée à l’aide du nuage de points. Ici, la variable indépendante (la surface au sol) est représentée le long de l’axe des abscisses, et la variable dépendante (le prix des maisons) est représentée le long de l’axe des ordonnées.

Marquez les prix correspondant à la surface du sol. Ensuite, tracez la ligne d’ajustement optimale de sorte qu’un nombre presque égal de points soient présents au-dessus et en dessous de cette ligne. Ensemble, ces points forment le modèle permettant d’identifier la corrélation entre les deux variables.

Notez que l’augmentation de la surface au sol entraîne une hausse du prix des maisons. Une telle tendance à la hausse dénote une corrélation positive.

À l’inverse, si l’on observe une tendance à la baisse, cela indique une corrélation négative. Pas de tendance signifie pas de corrélation.