module 10

Question 1

Je suis la proportion de variance expliquée uniquement par un des prédicteurs d’une régression multiple. Que suis-je?

Answer 1

Le coefficient de détermination semi-partiel de ce prédicteur.

Question 2

Quelle est la différence principale entre la corrélation semi-partielle et la corrélation partielle?

a) Pour calculer la corrélation semi-partielle, on enlève au prédicteur ET à la variable-critère la proportion de variance pouvant être expliquée par les autres prédicteurs. Pour calculer la corrélation partielle, on l’enlève seulement au prédicteur.
b) Pour calculer la corrélation partielle, on enlève au prédicteur ET à la variable-critère la proportion de variance pouvant être expliquée par les autres prédicteurs. Pour calculer la corrélation semi-partielle, on l’enlève seulement au prédicteur.
c) Il n’y a pas de différence, les deux types de corrélation mesurent la même chose.

Answer 2

b)

Question 3

Comment déterminer si chaque prédicteur contribue

de manière significative et comment comparer la contribution des prédicteurs entre elles ?

Answer 3

Tests T sur les b et comparaison des Beta.

Question 4

Qui suis-je ? Je suis la proportion unique de la variance de la variablecritère qui peut être expliquée par un prédicteur donnée.

Answer 4

Corrélation semi-partielle

Question 5

Vrai ou faux ? La manière de savoir quel prédicteur contribue le plus à la variable critère est possible en se fiant au plus grand coefficients standardisés beta.

Answer 5

Faux

La manière de savoir quel prédicteur contribue le plus n’est pas la même selon la méthode de sélection de modèle employée.

– Avec la méthode standard, on se fie en effet aux coefficients standardisés beta.

– Avec la méthode statistique, on se fie à l’ordre d’entrée des prédicateurs – le premier prédicteur qui a été sélectionné est celui-ci qui contribue le plus.

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