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.
7. Régression linéaire multiple : Ordre d'introduction des variables
Objectifs. Sensibiliser à la problématique de l'ordre d'introduction des variables, les réponses possibles, et les analyses que permet chaque méthode.
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) et notamment l'article précédent sur la redondance des VI
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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