Les méthodes explicatives bivariées : test du X2, test de corrélation et analyse de la variance

Résumé du document

INDÉPENDANCE DE 2 VARIABLES QUALITATIVES
= mêmes % horizontaux et mêmes % verticaux
EFFECTIFS « THÉORIQUES » D'UN TABLEAU CROISÉ
= Effectifs que l'on obtiendrait si les 2 variables étaient indépendantes et si on conservait les marges
(= totaux de lignes et de colonnes)

Extraits

[...] COEFFICIENT DE LIAISON LIAISON C x C MODE DE CALCUL Mi = Marge de la ligne i Mj = Marge de la colonne j N = Total Untitled-2.JPG < number > 2. COEFFICIENT DE LIAISON C x C ² Oi,j = Observé Ti,j = Théorique I = N1 si N1 = Nombre de classes de X1 j = N2 si N2 = Nombre de classes de X2 Untitled-2.JPG < number > 2. COEFFICIENT DE LIAISON EXEMPLE : SEXE x ANIMAL + Untitled-2.JPG < number > 2. COEFFICIENT DE LIAISON POUR CHAQUE COEFFICIENT : UTILISATION DESCRIPTIVE  Hiérarchie de facteurs UTILISATION INFÉRENTIELLE  Seuils de significativité Exemple : ² Untitled-2.JPG < number > 2. [...]

[...] . Méthodes explicatives bivariées Test du X2 Test de corrélation Analyse de la variance Untitled-2.JPG < number > 1. TYPES DE DONNÉES EXEMPLE DE TABLEAU DE RÉPONSES Type de codage des différentes données ? Untitled-2.JPG < number > 1. TYPES DE DONNÉES SYNTHÈSES MONODIMENSIONNELLES VARIABLE QUALITATIVE Effectif %  MÉTIER 1. [...]

[...] COEFFICIENT DE LIAISON LIAISON Q x Q COEFFICIENT DE CORRÉLATION (LINÉAIRE) Untitled-2.JPG < number > COEFFICIENT DE CORRÉLATION EXEMPLES r = . r = ? - 0.95 - 0.91 + 0.01 + 0.92 + 1 Untitled-2.JPG < number > LIAISON Q x C TAILLE SEXE (variable à expliquer) (variable explicative) 1 Homme 2 Femme LIAISON FORTE SI : Moyennes de Y dans les différentes classes de X espacées  VARIANCE INTERCLASSE FORTE Dans chaque classe de valeurs de Y concentrées autour de la moyenne de classe  VARIANCE INTRACLASSE FAIBLE Untitled-2.JPG < number > LIAISON Q x C C à K Classes d'effectif N1, N NK Somme des Carres Des Ecarts Totaux = SCEt : Variance de Y Somme des Carrés des Ecarts factoriels = SCEf : Variance Interclasse Somme des Carrés des Ecarts Résiduels = SCEr : Variance Intraclasse Untitled-2.JPG < number > Nombre d'observations Attitude moyenne Ecart-type Pas de publicité Pub Pub Total Publicité met l'accent sur les dangers du tabacs pour la santé en montrant les témoignages de personnes malades Publicité marginaliser les fumeurs en montrant que le tabac est pour les « ringards » Untitled-2.JPG < number > Somme des carrés des écarts Degrés de liberté Carrés moyens F calculé Significativité Facteur Résidu Total Somme des Carrés des Ecarts Totaux : de SCEt = 683.83 Somme des Carrés des Ecarts Factoriels: SCEf= 414.08 Somme des Carrés des Ecarts Résiduels : SCEr= 269.75 D° de liberté (SCEf): nbre de facteurs (pub pub sans pub = = 2 D° de liberté (SCEr): nbre de sujets interrogés – nbre de facteurs 21 D° de liberté (SCEt): somme des d° liberté = 23 Carrés Moyens : CMf = SCEf / = 414.08 = 207.042 CMr= SCEr/ = 269.75 /21 = 12.84 Fcalculé = CMf/CMr = 207.04 / 12.84 = 16.12 > F de Fisher lu dans la table pour 2 et 21 d° de liberté et pour un seuil α de soit L'hypothèse nulle d'égalité des moyennes entre les modalités du facteur publicitaire doit être rejetée: il existe donc au moins une moyenne statistiquement différente des autres pour une des modalités du facteurs. [...]

[...] Commercial Marketing Total NB : VARIANCE EMPIRIQUE SUR L'ÉCHANTILLON  ESTIMÉE SUR LA POPULATION D'ORIGINE Untitled-2.JPG < number > 1. TYPES DE DONNÉES SYNTHÈSES BIDIMENSIONNELLES Untitled-2.JPG < number > 2. COEFFICIENT DE LIAISON LIAISON C x C EXEMPLES (N.B : EFFECTIF x 10) SEXE x ANIMAL PRÉFÉRÉ MÉTIER x VACANCES Untitled-2.JPG < number > 2. COEFFICIENT DE LIAISON LIAISON C x C EXEMPLE (N.B : EFFECTIF x 10) TRANSFORMATION PRÉALABLE ÂGE ÂGE * 1 26 ans 2 > 26 ans LIAISON MÉTIER ÂGE * LIAISON ? [...]