Corrélations bivariées
Cette fonction nécessite l'option Statistiques de base.
La procédure Corrélations bivariées calcule le coefficient de corrélation de Pearson, le rho de Spearman et le tau-b de Kendall avec leurs niveaux de signification. Les corrélations mesurent comment les variables ou les ordres de rang sont liés. Avant de calculer un coefficient de corrélation, parcourez vos données pour rechercher les valeurs extrêmes (qui peuvent provoquer des résultats erronés) et les traces d'une relation linéaire. Le coefficient de corrélation de Pearson est une mesure d'association linéaire. Deux variables peuvent être parfaitement liées, mais si la relation n'est pas linéaire, le coefficient de corrélation de Pearson n'est pas une statistique appropriée pour mesurer leur association.
Les paramètres de l'intervalle de confiance sont disponibles pour Pearson et Spearman.
- Exemple
- Le nombre de matchs de basket-ball remportés par une équipe est-il lié au nombre moyen de points marqués par match ? Un nuage de points indique qu'il existe une relation linéaire. L'analyse des données de la saison NBA 1994–1995 démontre que le coefficient de corrélation de Pearson (0.581) est significatif au niveau 0.01. On peut penser que plus on a gagné de matchs dans une saison, moins l'adversaire a marqué de points. Ces variables sont liées négativement (–0.401) et la corrélation est significative au niveau 0.05.
- Statistiques
- Pour chaque variable : nombre d'observations avec des valeurs non manquantes, de moyenne et d'écart type. Pour chaque paire de : coefficient de corrélation de Pearson, rho de Spearman, tau-b de Kendall, déviation des produits en croix et covariance.
Remarques sur les données
- Données
- Utilisez des variables quantitatives symétriques pour le coefficient de corrélation de Pearson, et des variables quantitatives ou des variables avec des catégories ordonnées pour le rho de Spearman et le tau-b de Kendall.
- Hypothèses
- Le coefficient de corrélation de Pearson part du principe que chaque paire de variables est gaussienne bivariée.
Obtention de corrélations bivariées
Cette fonction nécessite l'option Statistiques de base.
A partir des menus, sélectionnez :
- Sélectionnez plusieurs variables numériques.Les options suivantes sont également disponibles :
- Coefficients de corrélation
- Pour des variables quantitatives, normalement distribuées, choisissez le coefficient de corrélation de Pearson. Si vos données ne sont pas distribuées normalement ou si elles comportent des catégories ordonnées, choisissez le Tau-b de Kendall ou la corrélation de Spearman, qui mesure l'association entre les ordres de rangs. Les coefficients de corrélation vont de la valeur –1 (relation négative parfaite) à +1 (relation positive parfaite). La valeur 0 indique l'absence de relation linéaire. Lors de l'interprétation de vos résultats, vous ne pouvez pas, à partir de l'existence d'une corrélation significative, conclure en l'existence d'une relation de cause à effet.
- Test de signification
- Vous pouvez choisir des probabilités bilatérales ou unilatérales. Si la direction de l'association est connue à l'avance, choisissez Unilatéral. Sinon, sélectionnez Bilatéral.
- Repérer les corrélations significatives
- Les coefficients de corrélation significatifs au niveau 0,05 sont identifiés par un seul astérisque et ceux qui sont significatifs au niveau 0,01 sont identifiés par deux astérisques.
- Afficher uniquement le triangle inférieur
- Si cette option est sélectionnée, seul le triangle inférieur du tableau de la matrice de corrélation est présenté dans la sortie. Si elle n'est pas sélectionnée, l'intégralité du tableau de la matrice de corrélation est présenté dans la sortie. Ce paramètre permet à la sortie du tableau de respecter les instructions de style APA.
- Afficher la diagonale
- Si cette option est sélectionnée, le triangle inférieur du tableau de la matrice de corrélation et les valeurs diagonales sont présentés dans la sortie. Ce paramètre permet à la sortie du tableau de respecter les instructions de style APA.
- Vous pouvez aussi sélectionner les options suivantes :
- Cliquez sur Options ... pour spécifier les statistiques de corrélation de Pearson et les paramètres des valeurs manquantes.
- Cliquez sur Style ... pour spécifier des conditions permettant de modifier automatiquement les propriétés des tableaux croisés dynamiques en fonction de conditions spécifiques.
- Cliquez sur Bootstrap ... pour calculer des estimations robustes des erreurs types et des intervalles de confiance pour des estimations telles que la moyenne, la médiane, la proportion, le rapport des cotes, le coefficient de corrélation ou le coefficient de régression.
- Cliquez sur Intervalle de confiance ... pour définir les options d'estimation des intervalles de confiance.
Cette procédure reproduit la syntaxe de commande CORRELATIONS et NONPAR CORR .