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corrélations spearman et kendall

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corrélations spearman et kendall Empty corrélations spearman et kendall

Message par coccinelle Sam 19 Avr 2008 - 21:34

Bonjour,

Je voudrais savoir à partir de quelle valeur on peut affirmer qu'une corrélation est significative ou non (au seuil de signification 5%).

Par exemple, pensez-vous que des corrélations de 0.05 et de 0.08 soient significatives ?
Et comment le justifier ?
scratch
(Je précise que j'ai 20 sujets répartis dans deux groupes : N1=9 et N2=11.)

Je vous remercie par avance de bien vouloir m'apporter quelques éclairages !

coccinelle

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Message par coccinelle Dim 20 Avr 2008 - 21:14

Et puis quelles sont les différences entre ces deux tests ? Dans quel cas utiliser l'un et pas l'autre ??

coccinelle

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Message par Invité Lun 21 Avr 2008 - 8:58

Bonjour,

A priori ces deux corrélations ne sont pas significatives (tout dépend du nombre de valeurs que tu as). Tu peux bien entendu tester ces deux valeurs. Dans le cas d'un rho de spearman le test est le suivant :
corrélations spearman et kendall 59fdec79470db30d0fac82663a712dfb et tu compares cette valeur avec une valeur théorique de t (avec n-2 degré de liberté) à un seuil alpha qui en général est de 5%. N'importe quel logiciel de stats calculent une p-value associée avec ton coeffcient de corrélation pour savoir si celui-ci est significatif ou pas. Après tu peux aussi obtenir une p-value par permutation.

De plus je ne vois pas très bien ce que tu cherches à faire quand tu nous dis que tu as d'un côté 9 individus et de l'autre 11. Une corrélation ne se fait pas entre des groupes d'individus mais entre des variables, exemple entre la taille et le poids. Pour ce qui est de l'utilisation des deux tests, l'un mesure une corrélation et l'autre une correspondance. Après a toi de voir ce que tu cherches à mesurer.

Après il serait peut être bon de lire un peu de trucs sur les statistiques afin de comprendre ce que tu fais (je ne parle pas de comprendre toute la théorie mais au moins les grandes lignes). Je te conseil un super document en pdf qui est a mon avis très didactique: http://perso.univ-rennes1.fr/denis.poinsot/Statistiques%20pour%20statophobes/STATISTIQUES%20POUR%20STATOPHOBES.pdf


micros

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Message par coccinelle Lun 21 Avr 2008 - 18:34

C'est vrai que je me suis un peu "égarée" en donnant le nombre de mes sujets par groupe... J'ai en tout 20 sujets et 2 variables (deux observations par sujet donc).

En tout cas je te remercie pour le lien qui s'avère très intéressant, à une chose près : l'auteur ne parle pas du test de kendall ! Je renouvelle donc ma question : pourquoi utiliser davantage kendall que spearman ?

coccinelle

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Message par coccinelle Lun 21 Avr 2008 - 18:41

J'ai trouvé deux explications sur le net :
- pour Spearman : "Ici, on compare pour chaque objet ses rangs dans les deux classements "
- pour Kendall : "Cette fois, on compte le nombre de couples corrélations spearman et kendall Img9 pour lesquels les deux classements s'accordent sur le fait que corrélations spearman et kendall Img7 est avant corrélations spearman et kendall Img10. Soit corrélations spearman et kendall Img11 ce nombre. "
Le problème, c'est que je ne comprends pas trop, et du coup je ne saisis toujours pas la différence... Crying or Very sad Embarassed
Je veux tout simplement voir s'il y a une corrélation enter deux variables, un truc simple, mince ! Je ne sais pas lequel est le plus adapaté !!

coccinelle

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Message par Invité Lun 21 Avr 2008 - 18:53

Voila ce que tu peux trouver sur le net :
"More importantly, Kendall Tau and Spearman R imply different
interpretations: Spearman R can be thought of as the regular Pearson
product-moment correlation coefficient; that is, in terms of proportion of
variability accounted for, except that Spearman R is computed from ranks.
Kendall Tau, on the other hand, represents a probability; that is, it is the
difference between the probability that the two variables are in the same order
in the observed data versus the probability that the two variables are in
different orders."
http://www.analystsoft.com/en/products/statplus/content/help/src/analysis_nonparametric_statistics_rank_correlations_spearman_r_kendall_tau.html

ou encore :
Unlike the Pearson product-moment correlation coefficient, Spearman's rank correlation coefficient does not require the assumption that the relationship between the variables is linear, nor does it require the variables to be measured on interval scales; it can be used for variables measured at the ordinal level.
However, Spearman's rho does assume that subsequent ranks indicate
equi-distant positions on the variable measured. For example, using
Spearman's rho for Likert scales
often used in psychology, sociology, biology and related disciplines
assumes that the (psychologically) "felt distances" between scale
points are the same for all betweens of the Likert scale used.
Where equi-distance cannot be justified, correlation between ordinal-level variables can be calculated by using Kendall's corrélations spearman et kendall F61642a1e21c01fcf814219d79516af7 (tau).
http://en.wikipedia.org/wiki/Spearman's_rank_correlation_coefficient

micros

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Message par coccinelle Mer 23 Avr 2008 - 13:44

Je te remercie à nouveau micro corpus !

coccinelle

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