Cours 3 : corrélation Flashcards
But / utilité de la corrélation (r de pearson)
Mesurer l’association entre 2 variables quantitatives
Étape nécessaire avant de faire une analyse multivariée
Aussi utilisée pour mesurer l’association entre les variables indépendantes à l’étude
Utilisation + postulats
2 variables quantitatives
Postulats :
1. Distribution normale des 2 variables quanti
2. Absence de valeur extrême
3. Linéarité de la relation
4. Min de 30 effectifs par variables
Linéarité def du test
Observée à l’aide du diagramme de dispersion : présente graphiquement l’ensemble des pairs des valeurs des 2 variables
Recours à la corrélation non-paramétrique si :
problème évident quant à la non linéarité, on suspecte une relation non-linéaire au niveau théorique
Linéarité types / options de graphique
Respect : négative, positive, absence de relation
Non-respect : curvilinéaire, exponentielle
Postulat d’effectif : pourquoi important
points de comparaison suffisant : pas assez d’éléments de comparaison si non
Corrélation : r de pearson def
Calcul basé sur la somme des écarts à la moyenne pour les valeurs des variables X et Y
Si non respect d’un des postulat :
test de corrélation non-paramétrique : rho de spearman
Rang à la place de valeurs
Permet de détecter l’existence et le sens d’une relation, peut importe sa forme
Étapes d’un test de corrélation
- Mentionnez hypothèse de recherche
- Vérifier si respect des postulats : histogramme des 2 variables quanti, tableau de fréquence pour valeurs extrêmes, diagramme de dispersion pour linéarité
- Réaliser test de corrélation approprié
- Rejet ou non de la H0
- Si rejet (p plus petit que 0,05) ; sens + force de la relation
- Présenter et interpréter les résultats
Vérifier le sens et la force de la relation
Coefficient de corrélation (r de Pearson ou rho de Spearman)
Varie de -1 à 1 : si r de pearson est négatif = relation négative, tableau pour voir si faible, modérée, forte ou très forte (problème*)
Degré de liberté
n - 2
Formule
(r(ddl) = 0,33 (r de pearson), p « 0,001 (ex))