Interprétation des résultats principaux pour la fonction Covariance

La covariance est similaire à la corrélation, mais lorsque la covariance est calculée, les données ne sont pas standardisées. Ainsi, la covariance est exprimée en unités qui varient en fonction des données, et n'est pas convertie sur une échelle standardisée de -1 à +1. Comme les données ne sont pas standardisées, vous ne pouvez pas utiliser les statistiques de la covariance pour évaluer l'importance de la relation linéaire. Pour évaluer la force d'une relation entre deux variables à l'aide d'une échelle normalisée allant de −1 à +1, utilisez la corrélation.

Dans la matrice de covariance, dans les résultats, les éléments hors diagonale contiennent les covariances de chaque paire de variables. Les éléments sur la diagonale de la matrice de covariance contiennent les variances de chaque variable. La variance mesure le degré de dispersion des données autour de la moyenne. La variance est égale à la racine carrée de l'écart type.