Coefficient de Corrélation de Spearman
Le coefficient de corrélation de Spearman, symbolisé par ρ (rhô), est un outil statistique utilisé pour mesurer la force et le sens de l'association entre deux variables continues ou ordinales. Contrairement au coefficient de Pearson, il est non paramétrique, ce qui signifie qu'il ne dépend pas de conditions strictes sur la distribution des données.
Sans entrer dans les détails techniques, vous pouvez l'imaginer comme un détecteur de liens cachés entre deux séries de données, même lorsque ces données ne suivent pas les règles habituelles.
Dans cet article, nous explorons le coefficient de Spearman à travers un exemple concret : la relation entre le test de Dickson-Ruffier et le questionnaire Marshall pour identifier le niveau d'activité physique (mais cela pourrait être tout autre questionnaire).
Cas concret : Relation entre le test de Dickson-Ruffier et le questionnaire Marshall .
Le test de Dickson-Ruffier est un outil d'évaluation de la capacité d'adaptation cardiovasculaire à l'effort. Il consiste à mesurer la fréquence cardiaque d'un individu avant, pendant et après un effort physique standardisé. Le résultat du test est exprimé sous forme d'un indice, reflétant la capacité du système cardiovasculaire à se rétablir après l'effort. Vous trouverez dans ce blog une page spécialement dédiée à ce test.
Le questionnaire de Marshall est un outil d'évaluation subjective permettant de déterminer si les personnes sont inactives ou non. C'est un questionnaire rapide à remplir, utilisé notamment par les médecins et l'EPGV (Éducation Physique et de Gymnastique Volontaire).
Pour évaluer la relation entre le test de Dickson-Ruffier et le questionnaire de Marshall, nous pouvons utiliser le module HPO LAB pour administrer les deux outils.
En suivant les étapes du test de Dickson-Ruffier, l'indice de récupération est calculé automatiquement et un rapport au format PDF est généré. Le questionnaire de Marshall est également implémenté dans l'application.
Supposons que nous ayons recueilli des données auprès de 20 participants en utilisant notre module HPO LAB. Les participants ont effectué le test de Dickson-Ruffier et ont répondu au questionnaire de Marshall. Rappelons qu'il s'agit ici d'un exemple pour illustrer comment utiliser une méthodologie scientifique afin d'évaluer la relation de réciprocité entre deux variables.
Dans cet exemple les données bivariées utilisées sont quantitatives et ordonnées. La première variable est le score du test de Dickson-Ruffier et la deuxième variable est le score du questionnaire Marshall. Chaque valeur du score du test de Dickson-Ruffier correspond à une valeur du score du questionnaire Marshall pour chaque participant à l'étude. Nous pouvons donc utiliser le ρ de Spearman pour évaluer la force et la direction (positive ou négative) de la relation entre ces deux variables.
L'application HPO STAT simplifie grandement le processus d'analyse. Il vous suffit d'entrer les valeurs des variables dans l'application, et celle-ci calcule le ρ de Spearman, ainsi que d'autres mesures statistiques pertinentes.
Dans notre cas, les scores du questionnaire Marshall et les scores du test de Dickson-Ruffier révèle une tendance négative significative, avec une valeur de ρ = -0,70. Cette corrélation suggère que des scores plus élevés au questionnaire Marshall, sont associés à des scores plus faibles au test de Dickson-Ruffier. Pour rappel, un score plus bas au test de Dickson-Ruffier indique une meilleure capacité de récupération cardiaque après l'effort.
Le coefficient de corrélation de Spearman permet de déterminer deux aspects importants de la relation entre deux variables :
L'intensité de la corrélation : la force de la relation entre les deux variables peut être évaluée en utilisant un tableau de référence. La force de la corrélation est généralement classée en cinq catégories en fonction de la valeur absolue du coefficient de corrélation (r) :
- 0,0 < |r| < 0,1 : pas de corrélation
- 0,1 < |r| < 0,3 : faible corrélation
- 0,3 < |r| < 0,5 : corrélation moyenne
- 0,5 < |r| < 0,7 : corrélation élevée
- 0,7 < |r| < 1,0 : corrélation très élevée
La direction de la corrélation : le signe du coefficient de corrélation indique la direction de la relation entre les deux variables. Si le coefficient est compris entre -1 et 0, il s'agit d'une corrélation négative, ce qui signifie qu'il existe une relation inverse entre les variables. En d'autres termes, lorsque la valeur d'une variable augmente, la valeur de l'autre variable a tendance à diminuer. Si le coefficient est compris entre 0 et 1, il s'agit d'une corrélation positive, ce qui signifie qu'il existe une relation directe entre les variables. Dans ce cas, lorsque la valeur d'une variable augmente, la valeur de l'autre variable a tendance à augmenter également. Si le coefficient est égal à 0, il n'y a pas de corrélation entre les variables.
Pour valider cette corrélation, il est nécessaire de réaliser un test dit de "significativité". Ce test permet de déterminer si la corrélation observée est statistiquement significative, c'est-à-dire si elle n'est pas due au hasard. L'application prend en charge ce processus, allant même jusqu'à proposer une régression linéaire entre les deux variables. Ainsi, vous pouvez prendre des décisions rapidement et orienter les programmes en fonction de données probantes. C'est toujours mieux que de tourner en rond, n'est-ce pas ?
Nous espérons que cet exemple concret vous a aidé à comprendre l'utilité du coefficient de Spearman dans l'analyse de données et que vous pourrez l'utiliser dans vos formations. Avec notre application HPO STAT, le processus d'analyse est simplifié, permettant à tous instructeurs, entraîneurs de calculer facilement le coefficient de corrélation de Spearman et d'autres mesures statistiques pertinentes.