Nature d'un lien statistique

FONTE ZOOM:
La nature ou la direction d'un lien statistique, nous pouvons montrer au moyen d'un tableau croisé ou un tableau des moyennes. Quand nous choisissons un tableau croisé ou une table avec des moyennes ci-dessous.

Comment voir une corrélation statistique entre les variables?

Comme mentionné dans l'article sur deux variables et l'analyse multivariée, nous devons enquêter sur une relation statistique entre les variables nous quatre choses à se demander. Quand nous sommes arrivés à l'étape 4, il se agit de la relation que nous avons trouvé à préciser.

Dans les statistiques, nous pouvons un tel lien, voir de deux manières:
  • grâce à des tableaux croisés
  • au moyen de tables de moyennes

Attention: la variable dépendante devrait apparaître dans les lignes, tandis que la variable indépendante doit être au-dessus des colonnes.

Tableaux croisés

Tableaux croisés servent à illustrer la corrélation entre les variables catégorielles. Ce est-à-dire: les variables mesurées au niveau nominal ou ordinal. Un exemple d'un tableau croisé comme variable dépendante: la fréquence des sports et des variables indépendantes: sexe, sont ci-dessous. Voici un échantillon a été prélevé à la fréquence de l'exercice et a examiné l'influence du sexe. L'échantillon était de 110 personnes, dont 55 hommes et 55 femmes.

Par catégorie de «sport de fréquence ', nous voyons à quel point ce est différent pour le sexe. Ce tableau croisé nous pouvons trouver très clair comment la relation entre la fréquence de l'exercice et le sexe. Ainsi, nous voyons par exemple. Ce 27,3% des femmes rarement sportives, tandis que chez les hommes, par exemple. Seulement 16,4%. Il est frappant exemple. Aussi que les hommes dans la catégorie ?? bien ?? plus fortement représentés que les femmes: 32,7% contre 9,1% des femmes. De même, nous pouvons encore observer les autres liens par catégorie et quelles sont les totaux. Nous travaillons par le biais des taux parce qu'ils reflètent les proportions correctes en fonction de la taille de l'échantillon. Dans ce cas, il ne est pas un problème car nous parlons du nombre de préciser la différence entre les hommes et les femmes. Quand nous disons que, par exemple. 9 hommes exercent rarement, tandis que sur les femmes sont 15, il est clair que nous avons vu le travail pour les deux groupes de 55 sujets. Quand nous faisons un échantillon aléatoire. Mais 60 hommes et 40 femmes et 8 hommes dire qu'ils exercent rarement, tandis que sur les femmes sont également 8, nous ne pouvons conclure qu'il ya beaucoup d'hommes et de femmes rarement sport, parce que notre relation est différent: 8/60-8/40.

Tables de moyennes

Tables de moyennes, nous utilisons lorsque la variable dépendante est un intervalle variable en combinaison avec une variable indépendante qui est mesurée à un niveau nominal, ordinal ou l'intervalle. Notez que lorsque la variable indépendante est mesurée à un intervalle de niveau, il est très difficile de faire comprendre à toutes ces valeurs. Ce est pourquoi les gens optent souvent pour diviser la variable d'intervalle dans ce cas dans un certain nombre de catégories.
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