{"id":5801,"date":"2026-10-15T02:17:10","date_gmt":"2026-10-14T23:17:10","guid":{"rendered":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/statistiques\/calculateur-correlation-partielle\/"},"modified":"2026-10-15T02:17:10","modified_gmt":"2026-10-14T23:17:10","slug":"calculateur-correlation-partielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/statistiques\/calculateur-correlation-partielle\/","title":{"rendered":"Calculateur de corr\u00e9lation partielle"},"content":{"rendered":"<section class=\"not-prose calculator-box\" aria-labelledby=\"calculator-title\"><div class=\"flex items-baseline sm:items-center justify-between gap-2 sm:gap-3\"><div class=\"flex flex-col sm:flex-row sm:items-center gap-2\"><span class=\"icon icon-calculator text-primary-700! text-base! dark:text-primary-300!\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2 id=\"calculator-title\" class=\"text-lg font-display font-bold\">Mesurez le lien entre deux variables en neutralisant l&#039;effet d&#039;une troisi\u00e8me<\/h2><\/div><div class=\"calcdash-favorite group\">\n  <button type=\"button\" class=\"favorite\" id=\"favorite\" data-favorite-id=\"5801\" data-favorite-title=\"Corr\u00e9lation partielle\" data-favorite-url=\"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/statistiques\/calculateur-correlation-partielle\/\" data-favorite-excerpt=\"Calculez la corr\u00e9lation partielle entre deux variables tout en neutralisant l\u2019effet d\u2019une troisi\u00e8me. Saisissez trois colonnes de donn\u00e9es appari\u00e9es ou trois corr\u00e9lations de Pearson deux \u00e0 deux, et obtenez le coefficient de corr\u00e9lation partielle avec son interpr\u00e9tation.\" aria-label=\"Ajouter aux favoris\" data-favorite-icon=\"icon icon-wpcalc-regression-plot\">\n    <span class=\"icon icon-shape-star-empty\" aria-hidden=\"true\"><\/span>\n  <\/button>\n  <div class=\"calcdash-favorite__tip\" aria-hidden=\"true\">\n   <span class=\"favorite-tooltip\" id=\"favorite-tooltip\"><\/span>\n  <\/div>\n  <span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"favorite-status\"><\/span>\n<\/div><\/div><form action=\"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/statistiques\/calculateur-correlation-partielle\/\" method=\"POST\" class=\"calculator\" id=\"calculator-5801\" data-post=\"5801\"><fieldset class=\"fieldset-input is-1\"><legend class=\"sr-only\">Champs de saisie<\/legend><div class=\"field\" id=\"input-1\"><label for=\"field-1\">M\u00e9thode de saisie<\/label><div class=\"grid grid-cols-1\"><select id=\"field-1\" name=\"mthode_de_saisie\"><option value=\"data\" selected>Trois colonnes de donn\u00e9es appari\u00e9es<\/option><option value=\"coefficients\">Trois corr\u00e9lations deux \u00e0 deux<\/option><\/select><svg class=\"pointer-events-none col-start-1 row-start-1 mr-2 size-5 self-center justify-self-end text-gray-500 sm:size-4\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\" data-slot=\"icon\">\n              <path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4.22 6.22a.75.75 0 0 1 1.06 0L8 8.94l2.72-2.72a.75.75 0 1 1 1.06 1.06l-3.25 3.25a.75.75 0 0 1-1.06 0L4.22 7.28a.75.75 0 0 1 0-1.06Z\" clip-rule=\"evenodd\" \/>\n            <\/svg><\/div><\/div><div class=\"is-single field\" id=\"input-2\"><span class=\"font-semibold\">Donn\u00e9es appari\u00e9es<\/span><\/div><div class=\"field\" id=\"input-3\"><label for=\"field-3\">Variable X<\/label><textarea id=\"field-3\" name=\"variable_x\">1; 2; 3; 4; 1; 2; 3; 4<\/textarea><\/div><div class=\"field\" id=\"input-4\"><label for=\"field-4\">Variable Y<\/label><textarea id=\"field-4\" name=\"variable_y\">3; 3; 5; 9; 4; 8; 10; 10<\/textarea><\/div><div class=\"field\" id=\"input-5\"><label for=\"field-5\">Variable de contr\u00f4le Z<\/label><textarea id=\"field-5\" name=\"variable_de_contrle_z\">0; 0; 0; 0; 1; 1; 1; 1<\/textarea><\/div><div class=\"is-single field\" id=\"input-6\"><span class=\"font-semibold\">Corr\u00e9lations deux \u00e0 deux<\/span><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-7\"><label for=\"field-7\">Corr\u00e9lation entre X et Y<\/label><div class=\"term\">rXY<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"number\" name=\"corrlation_entre_x_et_y\" id=\"field-7\" min=\"-1\" max=\"1\" step=\"0.01\" value=\"0.7\"\/><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-8\"><label for=\"field-8\">Corr\u00e9lation entre X et Z<\/label><div class=\"term\">rXZ<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"number\" name=\"corrlation_entre_x_et_z\" id=\"field-8\" min=\"-1\" max=\"1\" step=\"0.01\" value=\"0.4\"\/><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-9\"><label for=\"field-9\">Corr\u00e9lation entre Y et Z<\/label><div class=\"term\">rYZ<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"number\" name=\"corrlation_entre_y_et_z\" id=\"field-9\" min=\"-1\" max=\"1\" step=\"0.01\" value=\"0.3\"\/><\/div><\/fieldset><div class=\"buttons\"><button type=\"submit\" data-text=\"Recalculer\" id=\"calculate-button\" data-post=\"5801\">Calculer<\/button><button type=\"reset\">R\u00e9initialiser<\/button><\/div><div class=\"field is-checkbox hidden!\" id=\"field-auto-calc\"><input type=\"checkbox\" id=\"auto-calc\"><label for=\"auto-calc\">Calculer automatiquement<\/label><small>Si activ\u00e9, le r\u00e9sultat se met \u00e0 jour automatiquement d\u00e8s que vous modifiez une valeur.<\/small><\/div><div class=\"fieldset-result is-hidden\" aria-labelledby=\"result-title\" aria-live=\"polite\" role=\"region\"> <h3 class=\"result-title bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 dark:from-primary-900 dark:to-gray-800\" id=\"result-title\"><span class=\"icon icon-s-pulse\" aria-hidden=\"true\"><\/span> R\u00e9sultats de la corr\u00e9lation partielle<\/h3><div class=\"result-box\"><div class=\"field-result\" id=\"output-1\"><span class=\"field-title\"><span>Corr\u00e9lation partielle entre X et Y, Z \u00e9tant contr\u00f4l\u00e9e<\/span><span class=\"result-term\">rXY\u00b7Z<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-1\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copier le r\u00e9sultat\" aria-label=\"Copier le r\u00e9sultat\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-2\"><span class=\"field-title\"><span>Corr\u00e9lation entre X et Y<\/span><span class=\"result-term\">rXY<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-2\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copier le r\u00e9sultat\" aria-label=\"Copier le r\u00e9sultat\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-3\"><span class=\"field-title\"><span>Corr\u00e9lation entre X et Z<\/span><span class=\"result-term\">rXZ<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-3\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copier le r\u00e9sultat\" aria-label=\"Copier le r\u00e9sultat\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-4\"><span class=\"field-title\"><span>Corr\u00e9lation entre Y et Z<\/span><span class=\"result-term\">rYZ<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-4\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copier le r\u00e9sultat\" aria-label=\"Copier le r\u00e9sultat\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-5\"><span class=\"field-title\"><span>Observations appari\u00e9es<\/span><span class=\"result-term\">n<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-5\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copier le r\u00e9sultat\" aria-label=\"Copier le r\u00e9sultat\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-6\"><span class=\"field-title\"><span>Interpr\u00e9tation<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-6\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copier le r\u00e9sultat\" aria-label=\"Copier le r\u00e9sultat\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><\/div><div class=\"result-actions\"><button type=\"button\" class=\"copy-link\"><svg viewBox=\"0 0 20 20\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\"><path d=\"M12.232 4.232a2.5 2.5 0 0 1 3.536 3.536l-1.225 1.224a.75.75 0 0 0 1.061 1.06l1.224-1.224a4 4 0 0 0-5.656-5.656l-3 3a4 4 0 0 0 .225 5.865.75.75 0 0 0 .977-1.138 2.5 2.5 0 0 1-.142-3.667l3-3Z\"\/><path d=\"M11.603 7.963a.75.75 0 0 0-.977 1.138 2.5 2.5 0 0 1 .142 3.667l-3 3a2.5 2.5 0 0 1-3.536-3.536l1.225-1.224a.75.75 0 0 0-1.061-1.06l-1.224 1.224a4 4 0 1 0 5.656 5.656l3-3a4 4 0 0 0-.225-5.865Z\"\/><\/svg><span class=\"copy-link__text\">Copier le lien vers ce calcul<\/span><\/button><span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"copy-link-status\"><\/span><\/div><\/div><a href=\"#respond\" class=\"hidden transition-opacity duration-300 opacity-0 w-50 text-sm justify-center items-center gap-2 px-4 py-2 rounded bg-gray-200 text-gray-700 hover:bg-gray-300\" id=\"leave-comment\"><span class=\"icon icon-comments\" aria-hidden=\"true\"><\/span>Laisser un commentaire<\/a><\/form><\/section><section id=\"calc-reactions\" class=\"not-prose hidden my-12 bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 border border-indigo-100 rounded-xl px-6 py-4 shadow-sm\" data-post=\"5801\" aria-live=\"polite\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\"><p id=\"calc-reactions-title\" class=\"text-sm text-gray-500 text-center mb-2\">Que pensez-vous de ce r\u00e9sultat\u00a0?<\/p><div role=\"group\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\" class=\"grid grid-cols-3 sm:flex sm:flex-row sm:justify-around gap-4 sm:items-center sm:flex-wrap\"><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"like\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"like\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude00 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">J\u2019aime <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"helpful\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"helpful\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\udca1 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Utile <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"confused\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"confused\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude15 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Confus <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"disappointed\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"disappointed\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude1e <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">D\u00e9\u00e7u <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"inaccurate\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"inaccurate\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\u274c <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Inexact <\/span><\/button><\/div><div id=\"reaction-message\" class=\"hidden mt-8 rounded-md border border-primary-100 bg-white\/50 backdrop-blur-sm px-4 py-2 text-sm text-center shadow-sm\"><\/div><\/section><div class=\"calcdash-ad not-prose calcdash-ad--calc_result calcdash-ad--in-article\"><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block\" data-ad-client=\"ca-pub-1721569815777345\" data-ad-slot=\"6317458308\" data-ad-layout=\"in-article\" data-ad-format=\"fluid\"><\/ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});<\/script><\/div>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-1\">.formula-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section class=\"formula-box\" aria-labelledby=\"formula-title\">\r\n\t<div id=\"formula-title\" class=\"not-prose font-display mb-4\"><span class=\"icon icon-formula\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Formule de la corr\u00e9lation partielle<\/h2><\/div>\r\n\t<figure class=\"not-prose formula\">\r\n\t\t<figcaption class=\"formula-title\">Formule<\/figcaption>\r\n\t\t<div class=\"text-base text-gray-800\" id=\"formula\">\n\\[ r_{XY \\cdot Z} = \\frac{r_{XY} - r_{XZ}\\, r_{YZ}}{\\sqrt{\\left(1 - r_{XZ}^{2}\\right)\\left(1 - r_{YZ}^{2}\\right)}} \\]<\/div>\r\n\t<\/figure>\r\n\t<\/p>\n<p><strong>O\u00f9\u00a0:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\\(r_{XY \\cdot Z}\\) \u2014 la corr\u00e9lation partielle entre X et Y, en neutralisant l\u2019effet de Z<\/li>\n<li>\\(r_{XY}\\) \u2014 la corr\u00e9lation de Pearson entre X et Y<\/li>\n<li>\\(r_{XZ}\\) \u2014 la corr\u00e9lation de Pearson entre X et Z<\/li>\n<li>\\(r_{YZ}\\) \u2014 la corr\u00e9lation de Pearson entre Y et Z<\/li>\n<\/ul>\n<p>Cette formule retire de la relation X\u2013Y la part qui s\u2019explique par les associations lin\u00e9aires que X et Y entretiennent chacune avec Z. Le r\u00e9sultat est compris entre \u22121 et 1, comme tout coefficient de corr\u00e9lation classique.<\/p>\n<p>\r\n<\/section>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-2\">.calculation-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section id=\"calculation\" class=\"calculation-box\" aria-labelledby=\"calculation-title\">\r\n\t<div id=\"calculation-title\" class=\"not-prose font-display\"><span class=\"icon icon-unordered-list\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Corr\u00e9lation partielle \u2013 Exemple de calcul<\/h2><\/div>\r\n\r\n<\/p>\n<p><strong>Exemple\u00a0:<\/strong> huit observations avec X = 1\u00a0; 2\u00a0; 3\u00a0; 4\u00a0; 1\u00a0; 2\u00a0; 3\u00a0; 4, Y = 3\u00a0; 3\u00a0; 5\u00a0; 9\u00a0; 4\u00a0; 8\u00a0; 10\u00a0; 10 et une variable de contr\u00f4le binaire Z = 0\u00a0; 0\u00a0; 0\u00a0; 0\u00a0; 1\u00a0; 1\u00a0; 1\u00a0; 1 (les valeurs par d\u00e9faut du calculateur).<\/p>\n<p>On calcule d\u2019abord les trois corr\u00e9lations de Pearson deux \u00e0 deux\u00a0:<\/p>\n<p>\\[ r_{XY} = 0.7785, \\qquad r_{XZ} = 0.0000, \\qquad r_{YZ} = 0.5222 \\]<\/p>\n<p>Puis on applique la formule de corr\u00e9lation partielle\u00a0:<\/p>\n<p>\\[ r_{XY \\cdot Z} = \\frac{0.7785 - (0)(0.5222)}{\\sqrt{(1 - 0^{2})(1 - 0.5222^{2})}} = \\frac{0.7785}{0.8528} \\approx 0.9129 \\]<\/p>\n<p><strong>R\u00e9sultat\u00a0:<\/strong> la corr\u00e9lation partielle vaut environ <strong>0,9129<\/strong>. Neutraliser Z renforce l\u2019association entre X et Y, qui passe de 0,78 \u00e0 0,91, car dans ce jeu de donn\u00e9es Z est li\u00e9e \u00e0 Y mais pas \u00e0 X.<\/p>\n<p>\n\r\n<\/section>\n<h2>Comment utiliser le calculateur<\/h2>\n<ol>\n<li>Choisissez le <strong>Mode de saisie<\/strong>\u00a0: \u00ab\u00a0Trois colonnes de donn\u00e9es appari\u00e9es\u00a0\u00bb si vous disposez de mesures brutes, ou \u00ab\u00a0Trois corr\u00e9lations deux \u00e0 deux\u00a0\u00bb si vous connaissez d\u00e9j\u00e0 les trois coefficients de Pearson.<\/li>\n<li>Avec des donn\u00e9es brutes, collez les valeurs dans <strong>Variable X<\/strong>, <strong>Variable Y<\/strong> et <strong>Variable de contr\u00f4le Z<\/strong>. S\u00e9parez les valeurs par des espaces, des points-virgules ou des retours \u00e0 la ligne\u00a0; les virgules d\u00e9cimales sont accept\u00e9es. Conservez le m\u00eame ordre d\u2019observation pour les trois colonnes et une longueur identique (de 4 \u00e0 2\u00a0000 valeurs).<\/li>\n<li>Avec des coefficients, saisissez la <strong>Corr\u00e9lation entre X et Y<\/strong>, la <strong>Corr\u00e9lation entre X et Z<\/strong> et la <strong>Corr\u00e9lation entre Y et Z<\/strong>, chacune comprise entre \u22121 et 1.<\/li>\n<li>Lisez le r\u00e9sultat\u00a0: la corr\u00e9lation partielle entre X et Y en contr\u00f4lant Z, les trois corr\u00e9lations deux \u00e0 deux, le nombre d\u2019observations appari\u00e9es (mode donn\u00e9es brutes) et une interpr\u00e9tation en langage clair.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Qu\u2019est-ce que la corr\u00e9lation partielle\u00a0?<\/h2>\n<p>Une corr\u00e9lation partielle mesure la force de la relation lin\u00e9aire entre deux variables apr\u00e8s avoir retir\u00e9 l\u2019influence d\u2019une ou de plusieurs variables de contr\u00f4le. Dans le cas d\u2019une seule variable de contr\u00f4le, celui que traite ce calculateur, elle r\u00e9pond \u00e0 la question\u00a0: <em>\u00e0 quel point X et Y sont-elles li\u00e9es une fois \u00e9cart\u00e9e la variation que chacune partage avec Z\u00a0?<\/em><\/p>\n<p>L\u2019int\u00e9r\u00eat\u00a0? Une corr\u00e9lation classique peut \u00eatre trompeuse. Deux variables peuvent sembler corr\u00e9l\u00e9es simplement parce qu\u2019une troisi\u00e8me les influence toutes deux \u2014 une situation de confusion classique. Par exemple, les ventes de glaces et les noyades \u00e9voluent de concert au fil de l\u2019ann\u00e9e, mais toutes deux d\u00e9pendent de la temp\u00e9rature. La corr\u00e9lation partielle permet de v\u00e9rifier s\u2019il subsiste une association directe une fois cette cause commune prise en compte.<\/p>\n<p>Le r\u00e9sultat s\u2019interpr\u00e8te comme n\u2019importe quel coefficient de corr\u00e9lation\u00a0: des valeurs proches de +1 ou de \u22121 indiquent une forte association lin\u00e9aire, positive ou n\u00e9gative\u00a0; des valeurs proches de 0 indiquent une association faible, voire inexistante. En valeur absolue, une corr\u00e9lation partielle peut \u00eatre plus grande ou plus petite que la corr\u00e9lation brute. Elle est plus grande quand Z masque une partie de la v\u00e9ritable relation (comme dans l\u2019exemple ci-dessus), et plus petite quand la corr\u00e9lation brute \u00e9tait essentiellement un artefact de Z.<\/p>\n<p>Notez que la corr\u00e9lation partielle, comme toute corr\u00e9lation, mesure une <em>association<\/em>, pas une causalit\u00e9. Retirer l\u2019influence lin\u00e9aire de Z \u00e9limine une source possible d\u2019association fallacieuse, mais cela ne permet ni d\u2019\u00e9tablir le sens de la causalit\u00e9 ni d\u2019\u00e9carter d\u2019autres facteurs de confusion. Pour mod\u00e9liser plusieurs pr\u00e9dicteurs simultan\u00e9ment, le <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/statistiques\/calculateur-regression-lineaire-multiple\/\">calculateur de r\u00e9gression lin\u00e9aire multiple<\/a> constitue une suite naturelle.<\/p>\n<h2>Hypoth\u00e8ses, limites et conseils<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Lin\u00e9arit\u00e9.<\/strong> La formule repose sur la corr\u00e9lation de Pearson\u00a0: elle ne capte donc que les relations lin\u00e9aires. Si les associations sont monotones mais incurv\u00e9es, tournez-vous vers des mesures de rang comme la <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/statistiques\/calculateur-correlation-rang-spearman\/\">corr\u00e9lation de Spearman<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Une seule variable de contr\u00f4le.<\/strong> Ce calculateur neutralise une unique variable Z. Avec plusieurs contr\u00f4les, le m\u00eame principe se g\u00e9n\u00e9ralise via la matrice de pr\u00e9cision (l\u2019inverse de la matrice de corr\u00e9lation), mais les calculs deviennent matriciels.<\/li>\n<li><strong>Coefficients coh\u00e9rents.<\/strong> En mode coefficients, les trois corr\u00e9lations doivent \u00eatre mutuellement compatibles \u2014 le calculateur rejette les combinaisons qui ne peuvent pas former une matrice de corr\u00e9lation valide.<\/li>\n<li><strong>Cas non d\u00e9finis.<\/strong> Le r\u00e9sultat n\u2019est pas d\u00e9fini lorsque X ou Y est parfaitement (ou presque parfaitement) corr\u00e9l\u00e9e avec Z, car le d\u00e9nominateur tend alors vers z\u00e9ro.<\/li>\n<li><strong>Taille de l\u2019\u00e9chantillon.<\/strong> Les petits \u00e9chantillons donnent des estimations instables. Avec peu d\u2019observations, une corr\u00e9lation partielle modeste peut facilement appara\u00eetre par hasard\u00a0; un contr\u00f4le de <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/en\/statistics\/statistical-power-calculator\/\">puissance statistique<\/a> aide \u00e0 juger si votre \u00e9chantillon permet de d\u00e9tecter l\u2019effet attendu.<\/li>\n<li><strong>Paires compl\u00e8tes.<\/strong> Chaque ligne doit comporter une valeur pour X, Y et Z. Les valeurs manquantes dans une colonne rompent l\u2019appariement\u00a0: nettoyez vos donn\u00e9es au pr\u00e9alable.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Calculez la corr\u00e9lation partielle entre deux variables tout en neutralisant l\u2019effet d\u2019une troisi\u00e8me. Saisissez trois colonnes de donn\u00e9es appari\u00e9es ou trois corr\u00e9lations de Pearson deux \u00e0 deux, et obtenez le coefficient de corr\u00e9lation partielle avec son interpr\u00e9tation.<\/p>\n","protected":false},"author":3168,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[28],"tags":[73],"class_list":["post-5801","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistiques","tag-correlation-regression"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5801","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3168"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5801"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5801\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5919,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5801\/revisions\/5919"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5801"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5801"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5801"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}