Arbre Aide Tableau SPSS Bas
CORRÉLATION
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Vos variables X et Y/indicateur sont quantitatives, alors il faut calculer un coefficient de corrélation
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A Quand et pourquoi faut-il calculer un coefficient de corrélation
B Comment faire pour calculer un coefficient r
C  Comment analyser le résultat de ce test avec SPSS
D  Comment formuler les hypothèses du test de signification du r
E

 Ce qu'il faut écrire dans l'analyse des données de votre rapport final :

  • Dans le tableau de résultats de votre analyse + Pas cher air jordan grise Chaussures 1985 EHYebD9IW2 Exemple
  • Dans le texte de votre analyse + Exemple
 Consulter l'arbre de décision
 Consulter les consignes de l'étape III




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A QUAND ET POURQUOI FAUT-IL CALCULER UNE CORRÉLATION (r) ?
  • Quand ? Si votre recherche comporte une variable indépendante quantitative (X) et une variable dépendante quantitative (Y).

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  • Pourquoi calculer un coefficient de corrélation ?
    • Pour établir l'existence d'une lien entre X et Y.
    • Pour mesurer la force ou l'intensité de ce lien.
    • Pour inférer l'existence d'une corrélation au sein de la population (r + test de signification de la pente).

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B LES ÉTAPES À SUIVRE POUR CALCULER UNE CORRÉLATION
  1. Ouvrez votre matrice de données SPSS.
  2. Choisir ensuite le menu ANALYSE + CORRELATION + BIVARIÉE.




  3. Une fenêtre s'ouvre...


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  4. Au moyen des flèches choisir les deux variables que vous souhaitez analyser.
  5. Notez que le coefficient de corrélation de PearsonPas retro jordan 5 cher nike og bg Chaussures air NwX8nOPk0 est déjà coché (par défaut).
  6. Cliquez sur OK.
  7. Une fenêtre s'ouvre...

  8. Voici le résultat de votre test de corrélation, gracieuseté de SPSS.Chaussures low retro chutney Pas air 13 jordan cher CQtrdxsh

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C COMMENT ANALYSER LE RÉSULTAT D'UNE CORRÉLATION (r)
  • Dans l'analyse d'une corrélation, il y a deux résultats importants :

    1. Le résultat du test de corrélation ou Corrélation de Pearson (r), ici 0,179 (voir tableau ci-bas).
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    3. La valeur de p du test de la pente ou Sig. (bilatérale), dans ce cas-ci 0,345.




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  • Le premier résultat - 0,179 - mesure le degré de liaison linéaire entre les variables dépendante (Y) et indépendante (X) de votre échantillon.
  • Rappelons que 0 équivaut à une absence de lien, alors que 1 constitue un lien parfait entre X et Y.
  • Le signe + signifie que la relation entre X et Y est proportionnelle; quand X augmente (ou diminue), Y augmente (ou diminue).
  • Le signe - signifie que la relation entre X et Y est inversement proportionnelle; quand X augmente (ou diminue), Y diminue (ou augmente).
  • Par convention, on dira que la relation entre X et Y est :
  • Il convient de noter que ces qualificatifs (intensité forte, moyenne ou faible) ne sont utilisés dans le texte qu'au fin de comparaison, et non dans le but de remplacer le résultat chiffré du test qui, faut-il le dire, est une mesure bien plus précise que les mots.

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D FORMULER LES HYPOTHÈSES DU TEST DE SIGNIFICATION DE LA PENTE
  • Le second résultat - 0,345 - est obtenu au moyen d'un test d'hypothèse.
  • Ce test - le test de signification de la pente ou du rchampion cher Pas 6 retro of reflections Chaussures jordan a air sp uFJ3lK1cT - permet de décider si ce lien - ici 0,179 - est significatif, autrement dit si la corrélation observée entre X et Y (= votre échantillon) existe bel et bien au sein de la population à l'étude.
  • Dans la logique d'un test d'hypothèses, il y a toujours 2 hypothèses statistiques.
    • La première - l'hypothèse nulle ou Ho - est, comme son nom l'indique, une hypothèse qui postule que la relation entre X et Y est due au hasard, autrement dit qu'il n'y a pas de relation entre X et Y (nulle= absence de relation).
    • La seconde - l'hypothèse alternative Pas cher air jordan grise Chaussures 1985 EHYebD9IW2 ou H<>1 - correspond habituellement à l'hypothèse de votre recherche. Contrairement à l'hypothèse nulle, cette hypothèse suggère que la relation entre X et Y ne peut être attribuée au hasard; il existe donc un lien entre X et Y au sein de la population.
    • Notez hypothèse nulle :  r = 0 et hypothèse alternative : r <> 0.
  • Rappelons qu'en sciences humaines le seuil de signification est de 0,05.
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  • Si votre Sig. ou valeur de p est supérieure à 0,05, vous devez accepter l'hypothèse nulle et conclure que la corrélation observée entre X et Y est due au hasard.
  • Si votre Sig. ou valeur de p est inférieure à 0,05, vous devez rejeter l'hypothèse nulle et conclure qu'une corrélation entre X et Y existe bel et bien au sein de la population.

Pas cher air jordan grise Chaussures 1985 EHYebD9IW2 Pas cher air jordan grise Chaussures 1985 EHYebD9IW2
E CE QU'IL FAUT ÉCRIRE DANS VOTRE RAPPORT FINAL
  • Dans le tableau de l'analyse de données de votre rapport final, il faut inscrire dans l'ordre les 4 informations suivantes :Pas cher air jordan grise Chaussures 1985 EHYebD9IW2

    1. Le nombre (n=) de participants, dans ce cas-ci = 30.
    2. Le r de Pearson, ici 0,179.
    3. La Valeur de p ou Sig. (bilatérale) où p = probabilité de commettre l'erreur alpha. Dans cet exemple = 0,345.
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    5. Un astérisque - * - si et seulement si la valeur de p de votre test est inférieure à 0,05 (5%) donc résultat significatif.



    6. Pas cher air jordan grise Chaussures 1985 EHYebD9IW2

  • Voici un exemple de tableau de données :

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Titre --» Tableau 1
Relation entre la scolarité des participants et leurs revenus annuel.
Analyse principale --»
Variablesyear air Chaussures Pas chinese cher jordan low new dCxshQrt n= r
<0,05 = *
Scolarité
(en année)
30 0,179 0,345
RevenuChaussures Pas ever jordans made all air cher 80OPnwk
annuel en $
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  • Pour plus de détails, voir Comment faire un tableau.

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  • Dans le texte de l'analyse de données de votre rapport final, vous devez inscrire entre parenthèses les 2 informations suivantes, dans l'ordre :

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    1. Le coefficient de corrélation ou r=, ici 0,179.
    2. Le Sig. ou la valeur de p = soit la probabilité de commettre l'erreur alpha. Ici 0,345.


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  • Pas cher air jordan grise Chaussures 1985 EHYebD9IW2Voici maintenant un exemple de ce qu'il faut écrire dans votre analyse de données :

Exemple  d'analyse de données d'une corrélation

L'analyse des données de la présente recherche montre qu'il n'existe aucune relation entre la scolarité des participants et leur revenu annuel (r= 0,179, p = 0,345).

Et ainsi de suite pour les autres variables...




  • Il convient de noter que cet exemple n'illustre qu'un seul indicateur; votre recherche en compte probablement plus.
  • Attention : Les couleurs - rouge, bleu, blanc - et les caractères gras de cette page sont utilisés pour attirer votre attention; il est donc inutile de les reproduire dans votre rapport final.










Analyse/SPSS Test t Binomial Graphique Rédiger/Analyse
Arbre/Décision Khi-deux Corrélation Tableau Consignes
Pl@nète Psy/IPMSH/Claude Goulet