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Message par Stéphan le Mar 17 Sep 2013 - 18:35

Bonjour

Je veux analyser la liaison entre deux variables "motivation" (=1,2,..ou 10) et "icoipe" (=1,2...ou 10).
J'ai N=47 valeurs, donc 47 couples (icoipe, motivation).
Étant donnés les effectifs, un test de Fisher me semble approprié, mais étant donné le nombre de lignes et colonnes, je dois regrouper en classes pour pouvoir effectuer le calcul (sinon R me dit qu'il n'y arrive pas...).
Or selon le regroupement, je tombe sur un p qui valide l'hypothèse de départ (liaison) ou pas.
N'étant pas statisticien, j'aurais aimé avoir l'avis d'un expert ;)Merci

Voici la table utilisée au départ (en colonne motivation, en ligne icoipe):

Code:
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
 2  0 0 1 0 0 0 0 0 0  0
 5  1 1 3 0 0 0 0 0 0  0
 6  0 0 1 1 0 0 1 0 0  0
 7  1 0 1 2 0 3 4 1 1  0
 8  0 0 0 0 2 4 1 3 1  2
 9  0 0 0 0 0 2 1 1 1  3
10  0 0 0 0 0 0 1 0 2  1
Il est clair que c'est lié, mais voici, selon les regroupements les résultats sous R :

Code:
Classes de notes : 0:"[1;10[", 1:"10"
    0  1
0  38  5
1   3  1
p=0.4322 ->NON VALIDE

Classes de notes : 0:"[1;9[",1:"[9;10["
    0  1
0  31  4
1   5  7
p=0.002575 ->VALIDE

Classes de notes : 0:"[1;8[",1:"[8;10["
   0  1
0 20  2
1 11 14
p=0.0008 ->VALIDE

Classes de notes : 0:"[1;7[",1:"[7;10["
    0  1
0   8  1
1  15 23
p = 0.0102 ->VALIDE

Classes de notes : 0:"[1;6[",1:"[6;10["
    0  1
0   6  0
1   8 33
p=0.00028 ->VALIDE

Ici c'est un regroupement intéressant parce que autour de la moyenne (facteur psychologique),
et note max, mais qui invalide l'hypothèse :
Classes de notes : 0:"[1;5[",1:"[5;10[",2:"10" :
   0  1  2
0  1  0  0
1 11 26  5
2  0  3  1
p=0.2835 ->NON VALIDE

Classes de notes : 0:"[1;4[",1:"[4;8[",2:"[8;10]"
   0  1  2
0  1  0  0
1  8 11  2
2  0 11 14
p=5.16e-05=0.0000516 ->VALIDE

Classes de notes : 0:"[1;3[",1:"[3;6[",2:"[6;9]",3:"[9;10]"
   0  1  2  3
0  0  1  0  0
1  2  3  0  0
2  1  7 17  4
3  0  0  5  7
p=0.0001534 ->VALIDE

Classes de notes : 0:"[1;2[",1:"[2;4[", 2:"[4;6[", 3:"[6;8[", 4:"[8;10[", 5:"10"
  0 1 2 3 4 5
1 0 1 0 0 0 0
2 1 4 0 0 0 0
3 1 2 3 8 2 0
4 0 0 2 8 6 5
5 0 0 0 1 2 1
p=0.001008 ->VALIDE
Donc voilà, je me demandais dans quelle mesure on peut finalement interpréter la liaison à partir de ce test ; merci pour tout commentaire, remarque, proposition..


Stéphan

Stéphan

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Message par gg le Mar 17 Sep 2013 - 19:01

Bonsoir.

Avec de tels regroupements, on ne traite plus les données !!
Sois raisonnable !

gg

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Message par Stéphan le Mar 17 Sep 2013 - 19:21

Merci, mais je ne comprends pas ta remarque - je ne vois pas où je ne suis pas raisonnable. Tu veux dire que les tableaux parlent d'eux-mêmes ?

Ne prenons que les deux regroupements suivants, qui me semblent pertinents ?

Code:
Classes de notes : 0:"[1;5[",1:"[5;10[",2:"10" :
   0  1  2
0  1  0  0
1 11 26  5
2  0  3  1
p=0.2835 ->NON VALIDE

Classes de notes : 0:"[1;4[",1:"[4;8[",2:"[8;10]"
   0  1  2
0  1  0  0
1  8 11  2
2  0 11 14
p=0.0000516 ->VALIDE
Je suis désolé mais je n'ai pas encore le "feeling" pour, à vue, invalider ces regroupements. Quelle méthodologie pour regrouper ?

Stéphan

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Message par gg le Mar 17 Sep 2013 - 20:06

Non,

je veux dire que regrouper 9 modalités sur 10, ou même maintenant faire des groupes de 5 valeurs en en laissant une de côté, ce n'est pas sérieux.

Comme on ne sait pas trop pourquoi tu fais ça (les données parlent d'elles-même comme tu le dis), je te rappelle que regrouper des classes change l'information, donc que les regroupements éventuels doivent être le moins possible perturbateur.
A priori, regrouper par 2 devrait être possible.

En tout cas, interpréter une fois qu'on a trafiqué les données est toujours délicat !

gg

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