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.
6. Régression linéaire multiple : La redondance des VI
Objectifs. Apprendre à réaliser concrètement une régression linéaire multiple avec un logiciel de statistique : prendre en compte la question de la multicolinéarité.
Prérequis.
- Cours de L1 sur la corrélation linéaire
- Cours de L1 sur l'Approche intuitive
- Cours de L1 sur la statistique inférentielle, l'Hypothèse nulle
- La décision statistique
- Test de la liaison entre deux variables : descriptive L1 / Inférentielle L2
- Régression simple approche descriptive (L1)
- Régression simple : approche inférentielle (L2)
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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