Statistique : Tester l'association de variables
Cette grande leçon présente, sous l'angle de la statistique inférentielle, les principales méthodes pour tester l'existence d'une association entre variables : corrélations de variables numériques (r
de Pearson) ordinales (
de Spearman,
de Kendal), ou nominales (
et
). Après un rappel de la régression linéaire simple, on introduit la corrélation partielle. Finalement, cinq articles sont consacrés à la corrélation multiple.
2. Régression linéaire simple : approche inférentielle
Objectifs. Apprendre à réaliser concrètement une régression linéaire avec un logiciel de statistique.
Prérequis.
- Cours de L1 sur la corrélation linéaire
- Cours de L1 sur les liaisons entre variables non numériques
- Introduction à la statistique inférentielle et notamment, l'approche intuitive
- de la statistique inférentielle, l'Hypothèse nulle
- La décision statistique
- Test de la liaison entre deux variables
Résumé. L'article part du principe que l'étudiant dispose d'un logiciel de statistique pour réaliser les calculs. On présente les traitements à réaliser et comment interpréter les principales données produites par les logiciels.
Couleur de fond
Police
Taille de police
Couleur de texte
Crénage de la police
Visibilité de l’image
Espacement des lettres
Hauteur de ligne
Surbrillance de lien