Lien entre plusieurs variables binaires

Bonjour,

Pour une analyse, j'ai le choix entre plusieurs variables qui prennent deux "valeurs" (présence/absence) et j'aimerai savoir la corrélation entre chacune de ses variables.
Pour les variables qualitatives, on préconise souvent les khi deux d'indépendance d'après ce que j'ai lu, mais cela fonctionne pour 2 variables et cela prendrait bien du temps de le faire pour toutes mes variables 2 à 2... D'autant plus qu'ici il s'agit de variables binaires, cela devrait être plus simple.
Sous R il y a la fonction cor() qui donne un r (après comparaison c'est le r de spearman qu'on peut calculer via le cor.test()) mais je ne sais pas trop si je peux l'utiliser pour ce genre de chose.
Est-ce que quelqu'un aurait des éclaircissements à m'apporter?
Merci d'avance,

Bonsoir.

Il y a différentes possibilités, suivant ce que tu veux vraiment faire ("la corrélation entre chacune de ses variables" ne veut rien dire, le mot corrélation est un mot technique que tu emploies manifestement pour dire autre chose). Par exemple, pour voir s'il y a indépendance, le test de Cochran pourrait se révéler utile.
par contre, un coefficient de corrélation entre des réponses non numériques, ça me semble assez louche !

Cordialement.

Un petit texte en francais compréhensible qui peut t'aider

Mesurer la force d'association de 2 variables ordinales
Exemple: évaluation la douleur classée en "nulle / faible / importante / très importante" en fonction du type d'aiguille "ultra fine / fine / normale/ grosse". On veut savoir si « plus l’aiguille est grosse, plus on a mal ».

Coefficient de contingence, V de cramer, Tau-b, Tau-c , Gamma

Pour mesurer la force d’association entre 2 variables ordinales on calcule une sorte d’équivalent du coefficient de corrélation, donnant une idée de l’intensité de la relation liant les 2 variables. Mais il y a des cas de figures différents : tableaux 2X2 ou plus grands, tableaux carrés (autant de lignes que de colonnes) ou rectangulaires…. et 2 façons d’aborder le problème => il existe plusieurs coefficients.
- Le V de cramer et le coefficient de contingence sont basés sur la comparaison valeurs observées/valeurs attendues. Le V de Cramer est très populaire, utilisable dans la plupart des situations. Le coeff de contingence est utilisé pour les tableaux carrés et n’est pas très adapté aux tables asymétriques (rectangulaires).
- Gamma et tau sont basés sur l’étude des paires concordantes/discordantes. Tau-b n’est utilisé que pour les tableaux carrés, Tau-c et gamma pour des tableaux carrés ou rectangulaires
Ces coefficients s’interprètent peu ou prou comme des coefficients de corrélation. Comme pour les coefficients de corrélation la notion de significativité doit être interprétée avec la plus grande prudence => beaucoup de logiciels calculent la valeur du coefficient mais ne donnent pas de valeur de p. Pour donner un ordre d’idée, à partir de 0.2 - 0.3 on commence à parler d’une relation présentant une certaine intensité (voir manuels pour plus de détails).

Intéressant, C@ssoulet !

Et espérons que ça sera utile à Azerta

Cordialement.

Merci beaucoup pour votre aide! Je pense avoir trouver mon bonheur en cherchant des précisions sur internet à partir des outils évoqués par c@ssoulet.

Bonne journée