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corrélations spearman et kendall
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corrélations spearman et kendall
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 ?
(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 !
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 ?
(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- Nombre de messages : 15
Date d'inscription : 12/04/2008
Re: corrélations spearman et kendall
Et puis quelles sont les différences entre ces deux tests ? Dans quel cas utiliser l'un et pas l'autre ??
coccinelle- Nombre de messages : 15
Date d'inscription : 12/04/2008
Re: corrélations spearman et kendall
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 :
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
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 :
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
Invité- Invité
Re: corrélations spearman et kendall
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 ?
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- Nombre de messages : 15
Date d'inscription : 12/04/2008
Re: corrélations spearman et kendall
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 pour lesquels les deux classements s'accordent sur le fait que est avant . Soit ce nombre. "
Le problème, c'est que je ne comprends pas trop, et du coup je ne saisis toujours pas la différence...
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 !!
- pour Spearman : "Ici, on compare pour chaque objet ses rangs dans les deux classements "
- pour Kendall : "Cette fois, on compte le nombre de couples pour lesquels les deux classements s'accordent sur le fait que est avant . Soit ce nombre. "
Le problème, c'est que je ne comprends pas trop, et du coup je ne saisis toujours pas la différence...
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- Nombre de messages : 15
Date d'inscription : 12/04/2008
Re: corrélations spearman et kendall
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 (tau).
http://en.wikipedia.org/wiki/Spearman's_rank_correlation_coefficient
micros
"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 (tau).
http://en.wikipedia.org/wiki/Spearman's_rank_correlation_coefficient
micros
Invité- Invité
Re: corrélations spearman et kendall
Je te remercie à nouveau micro corpus !
coccinelle- Nombre de messages : 15
Date d'inscription : 12/04/2008
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