Les psychologues ne sont pas les seuls à utiliser les corrélations, en fait de nombreuses disciplines vont utiliser cette méthode. Une corrélation vérifie si deux ensembles de chiffres sont liés ; en d’autres termes, est-ce que les deux ensembles de chiffres correspondent d’une certaine manière.
Dans le cas de la psychologie, les chiffres analysés concernent les comportements (ou les variables qui pourraient affecter le comportement) mais en fait, n’importe quelles deux variables produisant des données quantitatives pourraient être vérifiées pour établir si une corrélation existe.
Chacun des deux ensembles de chiffres représente une co-variable. Une fois que les données ont été collectées pour chacune des covariables, elles peuvent être reportées dans un diagramme de dispersion et/ou analysées statistiquement pour produire un coefficient de corrélation.
Les nuages de points et les coefficients indiquent la force d’une relation entre deux variables, ce qui met en évidence la mesure dans laquelle deux variables correspondent.
La relation entre deux variables produira toujours un coefficient compris entre 1 et -1.
Les coefficients précédés d’un moins mettent en évidence une corrélation négative, ce qui signifie que lorsqu’une série de chiffres augmente, l’autre série diminue ou que lorsqu’une série diminue, l’autre augmente, donc la tendance des données d’une variable s’oppose à l’autre.
A l’inverse, les coefficients qui sont positifs indiquent que les deux ensembles de données montrent la même tendance, donc comme un ensemble de données augmente, l’autre augmente ou comme un ensemble diminue, les mêmes tendances sont observées dans le deuxième ensemble de données
Expériences Vs Corrélations
La différence la plus fondamentale entre les expériences et les corrélations est que les expériences évaluent l’effet d’une variable, (V.I.) sur une autre variable qui est mesurée (V.D.).
Cela nécessite que les données soient discrètes ou séparées et que l’effet de celles-ci sur quelque chose d’autre soit mesuré.
A l’inverse, les corrélations n’utilisent pas de conditions distinctes discrètes, au lieu de cela, elles évaluent le degré de relation existant entre deux variables cooccurrentes qui sont liées.
Par exemple, si un psychologue était intéressé par l’étude du stress et de la maladie, il pourrait générer des scores de stress et des scores de maladie pour 20 participants et évaluer comment ces deux ensembles de chiffres sont liés les uns aux autres, adoptant ainsi une méthode corrélationnelle. Cette méthode pourrait toutefois être transformée en expérience si le chercheur attribuait 10 participants ayant un faible score de stress (par exemple 10/50 ou moins) et 10 participants ayant un score de stress élevé (par exemple 40/50 ou plus). Il y a maintenant deux conditions, une pour le stress faible et une pour le stress élevé. Si le chercheur prenait les scores de maladie des 20 participants et comparait les participants à faible stress à ceux à stress élevé, cela reviendrait à évaluer expérimentalement l’effet du stress sur la maladie.
Les forces des corrélations
Les corrélations sont très utiles comme technique de recherche préliminaire, permettant aux chercheurs d’identifier un lien qui peut être approfondi par une recherche plus contrôlée.
Elles peuvent être utilisées pour faire des recherches sur des sujets sensibles/qui seraient autrement contraires à l’éthique, car aucune manipulation délibérée des variables n’est nécessaire.
Limitations des corrélations
Les corrélations identifient seulement un lien ; elles n’identifient pas quelle variable cause quoi. Il pourrait y avoir une troisième variable présente qui influence l’une des covariables, ce qui n’est pas pris en compte.
Eg. le stress pourrait conduire à la consommation de tabac/alcool qui conduit à la maladie, il y a donc une relation indirecte entre le stress et la maladie.