- Nuage XY : le graphique fondamental de la relation entre deux mesures, avec la droite de régression.
- Matrice de corrélation : tous les couples de variables quantitatives d’un coup. C’est la vue de dépouillement quand on a dix caractéristiques et aucune hypothèse.
- Distribution marginale : le nuage XY, bordé de la distribution de chaque variable. Utile quand la forme des distributions compte autant que leur relation.
- Graphique 3D : trois variables quantitatives dans l’espace.
⚠️ Corrélation n’est pas causalité. Deux grandeurs peuvent varier ensemble parce qu’une troisième les commande : la température ambiante fait varier à la fois la dilatation de la pièce et la dérive du capteur. Le nuage montre une belle relation, et agir sur l’une ne changera pas l’autre. Seul un plan d’expériences établit une causalité.
💡 Toujours regarder le nuage avant de croire un coefficient. Une corrélation de 0,9 peut venir d’un seul point extrême, et une relation en cloche très nette donne un coefficient proche de zéro. Le chiffre résume, le nuage renseigne.