Les analyses bivariées

Thèmes abordés

Analyses bivariées, tableau de contingence, statistiques, variables nominales, test du Chi-Deux

Résumé du document

Tableau de contingence = tableau qui croise deux variables nominales entre elles.
Les variables nominales ne sont que des questions fermées -> à l'intersection, on ne donnera que des données sous la forme de pourcentages dans le tableau.
Les variables explicatives (indépendantes) sont toujours en ligne, et les variables à expliquer (dépendantes) sont toujours en colonne.

Extraits

[...] ->nominal X nominal Chi-Deux SPSS va nous donner : -X2 = impossible à interpréter, varie de 0 à infini = probabilitéd'erreur sion interprète le tableau = seuil de confiance (risque pris) normalement on ne souhaite pas prendre plus de5% = 0.05 ) Ex : si p = .30 on rejette, car si je dis que il y aurait 30% de risque le test n'est pas significatif Si on n'a rien en dessous de (par ex dans Mémoire, Etude de Marché), on regarde puis MAIS NE JAMAIS DEPASSER 10% Il faut mettre l'indicateur p sous les tableaux qu'on présente dans le Mémoire etc. Résultats du test Chi Deux : voir tableau 18.4 (p.2) Chi Square = 7.367 ne s'interprète pas P = 0.007 ( inf. [...]

[...] (passer du n = 500 a des implications au niveau de la pop = raisonnement pas inférence) ->nécessité des tests (Chi-Deux dans notre cas) Cequi est formulédans l'hypothèse H0 concerne N (la pop totale) les hypothèses sont tjrs rédigées en référence a la pop totale (et non au niveau des n répondants de l'échantillon) Je n'ai pas le droit d'interpréter à l'œil nu un tableau de chiffres Dans notre cas, croisement de variables nominales test du Chi-Deux Les différences obtenues entre les données dans le tableau sont-elles statistiquement significatives ou non ? Tableau 18.4 situation en famille Q1 = parmi les situations de consommation suivantes, pouvez-vous nous indiquer celles dans lesquelles il vous arrive de consommer le produit X ? [...]

[...] ceux qui consomment plutôt fréquemment) = groupement de modalités passe d'une variable ordinale à une variable nominale ! Les 2 et 3 sont arbitraires pour renommer les modalités Ex : 39 quiconsomment rarement citent les infos sur l'emballage 106 quiconsomment rarement ne prennent pas en compte ce critère de choix 39/200 = (frequency) Pourcentage ligne : 39/145 = Pourcentage colonne : 39/44 = Dans la mesure où on veut expliquer le critère de choix par la situation (la variable explicative est en ligne) sont les pourcentages ligne qui vont nous intéresser)en vert sur le tableau 18.4 (p.2) de ceux qui consomment rarement le produit en weekend citent l'emballage comme critère contre qui consommentfréquemment (sur les 200) veut savoir si on peut extrapoler test nécessaire (est-ce que 26 est bien supérieur à 9 est-ce qu'on peut interpréter les différences entre ces pourcentages ? [...]

[...] -en famille le weekend->échelle en 4 points -en semaine échelle en 4 points - échelle en 4 points - échelle en 4 points 1->je ne consomme jamais de produit dans cette situation / je consomme toujours ce produit dans cette situation Q2 = Quels sont les critères de choix que vous prenez en compte lors de l'achat du produit X ? (question ouverte pré-codée on a listé à l'avance) -info sur l'emballage _ _ (le 1 = critère cité ; le 2 = critère non cité) -marque _ _ - _ _ - _ _ Q1 et Q2 sont des variables nominales (voir schéma regroupement) Etapes : -expliquer quelle est la nature de chaque variable ? -au regard du tableau, qu'est-ce qu'on chercheà tester, quelle est l'hypothèsesous-jacente au tableau et quel est l'intérêt ? [...]