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Comment calculer le coefficient de corrélation entre deux variables dans Excel ?

Author: Sun Last Modified: 2025-08-06

Nous utilisons généralement le coefficient de corrélation (une valeur allant de -1 à 1) pour indiquer la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables. Un coefficient de corrélation est une statistique largement utilisée qui vous aide à comprendre des relations telles que la connexion entre les ventes et les dépenses publicitaires, la température et les ventes de crème glacée, ou d'autres données appariées. Dans Excel, il existe plusieurs méthodes simples pour calculer le coefficient de corrélation, y compris les fonctions intégrées et les outils d'analyse.

Remarque : Un coefficient de corrélation de +1 montre une relation linéaire positive parfaite, ce qui signifie qu'à mesure que la variable X augmente, la variable Y augmente également ; de même, lorsque X diminue, Y diminue. À l'inverse, une valeur de -1 affiche une corrélation négative parfaite, donc lorsque X augmente, Y diminue, et vice versa. Un coefficient proche de 0 suggère une faible relation linéaire, voire inexistante, entre les variables.

Méthode A : Utiliser directement la fonction CORREL

Méthode B : Appliquer l'Analyse des Données et afficher les résultats

Méthode C : Utiliser la fonction PEARSON comme alternative

Méthode D : Utiliser du code VBA pour calculer les coefficients de corrélation pour plusieurs paires


Méthode A : Utiliser directement la fonction CORREL

Considérons deux listes de données, chacune représentant une variable. Si vous souhaitez calculer le coefficient de corrélation entre ces deux variables dans Excel, cette méthode est rapide et efficace.

Pour une utilisation pratique, assurez-vous que les deux plages de données sont numériques et contiennent le même nombre d'observations. Par exemple, si vous avez les données appariées suivantes :
sample data

Sélectionnez une cellule vide où vous souhaitez afficher le résultat du calcul. Entrez la formule suivante, puis appuyez sur la touche "Entrée" pour calculer le coefficient de corrélation :

=CORREL(A2:A7,B2:B7)
get the correlation coefficient with formula

Dans cette formule, A2:A7 et B2:B7 représentent les deux listes de variables que vous souhaitez analyser. Les plages doivent être de longueur égale, et chaque paire doit correspondre à la même observation.

Astuce pratique : CORREL ignore automatiquement les cellules vides et le texte, mais si aucune paire numérique valide n'est présente dans les deux colonnes, elle renverra une erreur #DIV/0 ! Assurez-vous que vos données sont correctement alignées et contiennent des paires numériques pour un calcul précis de la corrélation.

Une fois que vous avez calculé le coefficient de corrélation, vous pouvez insérer un graphique en ligne pour observer visuellement les relations et interpréter davantage la corrélation, comme illustré ci-dessous :
insert a line chart to view the correlation coefficient

Cette méthode est idéale pour des vérifications rapides manuelles entre deux petits ensembles de données ou lorsque vous travaillez de manière interactive dans votre feuille de calcul. Elle convient aux utilisateurs recherchant un résultat immédiat sans avoir besoin d'une sortie statistique avancée.

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Méthode B : Appliquer l'Analyse des Données et afficher les résultats

Si vous devez analyser la corrélation entre plusieurs variables à la fois ou voulez une table de résultats plus complète, le "Complément d'Analyse" d'Excel offre une solution utile. Ce module complémentaire génère une matrice de corrélation et vous permet de comparer plusieurs variables en une seule étape, ce qui est précieux pour les grands ensembles de données ou la création de rapports statistiques.

1. Si vous avez déjà ajouté le complément Analyse des Données à l'onglet Données, vous pouvez passer à l'étape 3. Sinon, cliquez sur Fichier > Options. Dans la boîte de dialogue « Options Excel », choisissez Compléments dans le volet gauche, puis cliquez sur le bouton Aller à côté de la case « Compléments Excel ».
click Add-Ins > Go in Excel Options dialog

2. Dans la boîte de dialogue « Compléments », cochez la case Analysis ToolPak, puis cliquez sur OK. Cela ajoutera le groupe « Analyse des données » à l'onglet Données .
check Analysis ToolPak

3. Ensuite, cliquez sur Données > Analyse des Données. Dans la fenêtre pop-up « Analyse des Données », choisissez Corrélation dans la liste, puis cliquez sur OK.
click Data > Data Analysis select Correlation in the dialog

4. Dans la boîte de dialogue Corrélation, configurez les éléments suivants :
1) Sélectionnez la plage contenant vos données.
2) Choisissez l'option « Colonnes » ou « Lignes », selon la façon dont vos données sont organisées.
3) Si vos données incluent des en-têtes, cochez l'option « Étiquettes dans la première ligne ».
4) Spécifiez un emplacement de sortie dans « Options de sortie » pour afficher les résultats.
set options in the Correlation dialog

5. Cliquez sur OK pour générer la table d'analyse de corrélation. Les coefficients de corrélation seront présentés dans la plage spécifiée.
get the analysis result

Cette méthode convient lorsque vous devez évaluer les relations entre plus de deux variables ou désirez une table récapitulative à des fins de rapport. La sortie de l'Analyse des Données est concise mais ne fournit pas de statistiques supplémentaires de significativité. Si vous obtenez des résultats inattendus, revérifiez vos données pour leur cohérence, les cellules vides et la bonne sélection des plages.


Méthode C : Utiliser la fonction PEARSON comme alternative

Outre CORREL, Excel propose la fonction PEARSON, qui calcule également le coefficient de corrélation de Pearson entre deux variables. Fonctionnellement, PEARSON et CORREL renvoient le même résultat. Cependant, PEARSON suit strictement la formule mathématique originale, tandis que CORREL est optimisé pour l'environnement Excel. Si vous êtes habitué à la théorie statistique ou travaillez avec des outils statistiques en dehors d'Excel, PEARSON pourrait vous sembler plus familier.

Par exemple, avec deux listes numériques dans A2:A7 et B2:B7, vous pouvez calculer la corrélation comme suit :

1. Sélectionnez une cellule où vous souhaitez afficher le résultat, et entrez cette formule :

=PEARSON(A2:A7,B2:B7)

2. Appuyez sur Entrée pour terminer le calcul. Si vous souhaitez analyser des paires de données supplémentaires, ajustez les plages de cellules en conséquence, ou faites glisser la formule vers d'autres cellules.
Conseils : PEARSON ignore le texte ou les valeurs logiques, alors assurez-vous que les deux plages contiennent uniquement des valeurs numériques et soient de longueur égale. S'il manque des données dans une colonne, alignez vos plages en conséquence pour éviter les erreurs.

L'utilisation de PEARSON est particulièrement pratique pour les utilisateurs venant d'autres logiciels statistiques, ou dans les environnements académiques où une stricte adhérence à la terminologie est attendue. PEARSON et CORREL donnent le même résultat pour les cas d'utilisation typiques dans Excel.

Si vous rencontrez une erreur #DIV/0!, vérifiez que les deux plages ont la même longueur et ne contiennent pas de cellules vides ou non numériques incomparables.

Avantages : Facile à utiliser, compatible avec les logiciels statistiques ; Inconvénients : N'offre aucune différence significative par rapport à CORREL pour la plupart des utilisateurs.


Méthode D : Utiliser du code VBA pour calculer les coefficients de corrélation pour plusieurs paires

Si vous devez automatiser le calcul des coefficients de corrélation pour plusieurs paires de données (par exemple, lorsqu'il y a de nombreuses combinaisons de variables), écrire une macro VBA simple est un choix efficace. Cette méthode convient bien aux utilisateurs avancés souhaitant traiter de grands ensembles de données ou automatiser des tâches d'analyse répétitives.

1. Pour utiliser cette méthode, commencez par ouvrir l'éditeur VBA en cliquant sur Développeur > Visual Basic. Dans la fenêtre Visual Basic pour Applications, allez à Insertion > Module, puis collez le code suivant dans le module :

Sub BatchCalculateCorrelations()
    Dim ws As Worksheet
    Dim rng1 As Range, rng2 As Range
    Dim lastRow As Long
    Dim i As Long
    Dim resultCol As Range
    
    On Error Resume Next
    xTitleId = "KutoolsforExcel"
    
    Set ws = ActiveSheet
    Set rng1 = Application.InputBox("Select first variable range (single column)", xTitleId, Type:=8)
    Set rng2 = Application.InputBox("Select second variable range (multiple columns)", xTitleId, Type:=8)
    Set resultCol = Application.InputBox("Select starting cell for output", xTitleId, Type:=8)
    
    If rng1.Rows.Count <> rng2.Rows.Count Then
        MsgBox "The two data ranges must have the same number of rows.", vbCritical, xTitleId
        Exit Sub
    End If
    
    For i = 1 To rng2.Columns.Count
        resultCol.Cells(1, i).Value = "Correlation with " & rng2.Cells(1, i).EntireColumn.Column
        resultCol.Cells(2, i).Value = WorksheetFunction.Correl(rng1, rng2.Columns(i))
    Next i
End Sub

2. Après avoir inséré le code, fermez l'éditeur VBA. Dans Excel, appuyez sur Alt + F8, sélectionnez BatchCalculateCorrelations, et cliquez sur Exécuter. Vous serez invité à sélectionner :

  • La première plage de variables (une seule colonne, par ex. A2:A7)
  • La deuxième plage de variables (une ou plusieurs colonnes, par ex. B2:D7)
  • La cellule où vous souhaitez que les résultats commencent (par ex. F2)

La macro calcule ensuite le coefficient de corrélation entre la première variable et chaque colonne dans la deuxième plage, affichant les résultats horizontalement à partir de la cellule choisie.

Avantages : Automatise les calculs répétitifs, économise beaucoup de temps avec de grands ensembles de données et garantit la cohérence.

Si vous rencontrez des problèmes tels que « Les deux plages de données doivent avoir le même nombre de lignes », assurez-vous que toutes les colonnes sélectionnées partagent exactement le même nombre de lignes et n'ont aucune ligne vide. Pour résoudre les erreurs, vérifiez si les macros sont activées et si les plages sont sélectionnées correctement.

Lorsque vous travaillez avec des coefficients de corrélation dans Excel, le choix de la méthode dépend de la structure de vos données et de vos besoins d'analyse. Pour des calculs ponctuels et rapides entre deux séries, des formules comme CORREL ou PEARSON sont efficaces et faciles à utiliser. Pour plusieurs variables ou la nécessité de tableaux récapitulatifs, le Pack d'Analyse est très pratique. Si vous avez besoin d'analyses répétitives sur de grands ensembles de données ou de workflows personnalisés, envisagez d'automatiser avec VBA pour gagner du temps et réduire les erreurs humaines.
Assurez-vous toujours que vos plages de données sont alignées, propres, et ne contiennent aucune cellule vide ou non numérique afin d'éviter les erreurs de formule. Si vous obtenez des résultats inattendus, revérifiez les sélections et les types de données.


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