Cours 3 : corrélation

Question 1

But / utilité de la corrélation (r de pearson)

Answer 1

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

Question 1

Utilisation + postulats

Answer 1

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

Question 2

Linéarité def du test

Answer 2

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

Question 3

Linéarité types / options de graphique

Answer 3

Respect : négative, positive, absence de relation
Non-respect : curvilinéaire, exponentielle

Question 4

Postulat d’effectif : pourquoi important

Answer 4

points de comparaison suffisant : pas assez d’éléments de comparaison si non

Question 5

Corrélation : r de pearson def

Answer 5

Calcul basé sur la somme des écarts à la moyenne pour les valeurs des variables X et Y

Question 6

Si non respect d’un des postulat :

Answer 6

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

Question 7

Étapes d’un test de corrélation

Answer 7

1. Mentionnez hypothèse de recherche
2. Vérifier si respect des postulats : histogramme des 2 variables quanti, tableau de fréquence pour valeurs extrêmes, diagramme de dispersion pour linéarité
3. Réaliser test de corrélation approprié
4. Rejet ou non de la H0
5. Si rejet (p plus petit que 0,05) ; sens + force de la relation
6. Présenter et interpréter les résultats

Question 8

Vérifier le sens et la force de la relation

Answer 8

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*)

Question 9

Degré de liberté

Answer 9

n - 2

Question 10

Formule

Answer 10

(r(ddl) = 0,33 (r de pearson), p « 0,001 (ex))