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.
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