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Comparaison de R²

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Message par Krol le Lun 16 Juil 2007 - 18:20

Bonjour à tous,
J'ai un petit souci, j'ai vu dans des articles scientifiques qu'il est possible de faire des tests de comparaison sur des R², mais je n'arrive pas à savoir comment il faut procéder exactement. Est ce que quelqu'un pourrait me dire quel test utiliser et comment ?
Merci d'avance

Krol

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Message par fatchou le Mer 18 Juil 2007 - 8:25

Salut,
Le test-T de Student permet la comparaison de 2 coefficients de corrélation. En général ce type de comparaison est pré-programmée dans la plupart des logiciels de stats. Moi j'utilise MedCalc quand j'ai besoin de faire de petits calculs de ce type, mais d'autres le font aussi.
A+

fatchou

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Message par Virginie le Mar 24 Juil 2007 - 10:00

SPSS le fait aussi systématiquement, il suffit de cocher la case " marquer les corrélations significatives"
à+
albino

Virginie

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Message par Krol le Mar 24 Juil 2007 - 10:05

Bonjour,
Quelqu'un pourrait t'il m'expliquer en détail la démarche suivre pour tester ma différence entre mes 2 R². Dans SPSS par exemple ou dans Statistica.
Merci d'avance

Krol

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Message par Virginie le Mer 25 Juil 2007 - 6:21

Re-bonjour,
comme je te disais hier, si tu as SPSS, rien de plus simple:
dans "analyse", tu choisis "corrélation" "bivariée" (ou autre...) et dans la boite de dialogue qui s'affiche, tu peux alors choisir le type de corrélation à calculer: Pearson, Kendall, Spearman, selon le type de variables que tu vaux faire entrer.
Et en dessous il y a une case à cocher "repérer les corrélations significatives": si tu coches cette case, ta matrice de corrélations t'indiquera par une astérisque toutes tes corrélations significatives, et le seuil p sera indiqué juste en dessous!
Voila!

à+
Virgi albino

Virginie

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Message par Krol le Mer 25 Juil 2007 - 7:27

Salut,

Merci pour tes réponses. Mais mon idée n'est pas de faire des
corrélations mais de comparer des R². Il faut sans doute faire un test
t comme le suggérait "fatchou" mais je ne sais pas comment procéder concrètement.
Donc si quelqu'un a une idée...
merci
Bonne journée

Krol

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Message par fatchou le Mer 25 Juil 2007 - 8:15

Krol,
Je ne connais pas vraiment SPSS et pas du tout Statistica.
Mais tu peux télécharger la version d'essai de MedCalc qui te le fera très simplement.
Sinon envoi-moi tes R² en MP et je te calculerai ton p (pour info j'ai besoin du nombre d'observations dans chaque cas).

fatchou

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Message par Krol le Mer 25 Juil 2007 - 9:17

Désolée de t'embéter encore fatchou. J'ai télécharger la démo de MedCalc mais je ne trouve pas le module pour faire mon calcul. Peux tu me dire comment on fait (dans quel module il faut aller...)
Merci encore pour ton aide

Krol

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Message par Krol le Mer 25 Juil 2007 - 9:21

Pour info j'ai 302 observations et la version démo de MadCalc ne veux pas me prendre plus de 180 observations par là ... !!! scratch

Krol

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Message par fatchou le Mer 25 Juil 2007 - 9:23

Krol,
j'ai regardé plus en détail pour comparer des R² (parce que je m'en sert régulièrement sans vraiment savoir ce qu'il y a derrière..).
En fait on peut utiliser la statistique-Z, et tu peux aisément la calculer sur papier ou bien la programmer dans un script si tu sais faire.

Voici le principe:

Tu calcules d'abord : r1’ et r2' où
r'= 0.5*loge{Abs([1 + r]/[1 - r])}
Nb: fais attention à utiliser le bon log (LN pour nous)

Ensuite tu calcules la statistique-Z suivante, et tu te rapportes à la Table-Z pour déterminer ta p-value

Z = (r1’ - r2’) / sqrt([1/(N1 - 3)] +1/[N2 - 3])
N1 = Taille échantillon 1 et N2 = T échantillon 2

Voilà j'espère que ça pourra t'aider,
A+


fatchou

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Message par fatchou le Mer 25 Juil 2007 - 9:32

Pour la comparaison avec MedCalc il faut faire:
Tests --> Comparison of --> Correlation Coefficients

Et puis tu saisis tes data correspondantes dans la fenêtre de dialogue

A+

fatchou

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Message par Laurent le Lun 20 Aoû 2007 - 7:40

Etes vous surs de ne pas partir en live? La suggestion de fatchou = comparer r. Pas R².

Si tu veux "comparer" deux R², j'imagine que tu fais de la régression multiple et que l'une de tes variables indépendantes (l'un de tes "prédicteurs") est dichotomique. Dans ce cas, il me semble qu'il faut plutôt se pencher sur l'étude des interactions...

Laurent

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