📊 𝗖𝗼𝗿𝗿𝗲́𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘃𝘀 𝗥𝗲́𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 : 𝗳𝗮𝗶𝘁𝗲𝘀 𝗹𝗮 𝗱𝗶𝗳𝗳𝗲́𝗿𝗲𝗻𝗰𝗲 !

En analyse de données et en recherche, la corrélation et la régression permettent d’étudier les relations entre variables.

Mais attention, elles ne mesurent pas la même chose 👇

🔹 𝗟𝗮 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗲́𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 mesure la force et la direction du lien entre deux variables.
➡ Exemple : la taille et le poids ont souvent une corrélation positive — plus la taille augmente, plus le poids tend à augmenter.

🔹 𝗟𝗮 𝗿𝗲́𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻, elle, va plus loin.
Elle permet d’expliquer et de prédire comment une variable dépendante varie en fonction d’une variable indépendante.
➡ Exemple : un modèle de régression peut prédire le poids à partir de la taille.

💡 En résumé :

• La corrélation montre la force du lien.
• La régression montre comment et dans quelle mesure une variable influence une autre.

Les deux sont essentielles, mais la régression offre une vision plus explicative et prédictive.

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