quel coef de correlation ?

Bonjour, je suis étudiant en kinésithérapie. Dans le cadre du mémoire de fin d'étude, j'ai mené un "mini" travail de recherche (l'objectif était plutôt de nous familiariser avec la métho, les stats, etc...). Maintenant que j'ai les résultats, il ne reste plus qu'à savoir quoi en faire...!

Le projet est d'évaluer une technique d'étirement chez une population spécifique de patient (plus ou moins homogène). L'objectif est d'étudier l'impact de l'intensité de contraction (en %, que je fait varier 3 fois : 30% ; 65% et 100%) sur le gain d'amplitude (en degré, que je mesure ensuite).
Compte tenue de la portée minimaliste de cette étude, l'échantillon était composé de 5 patients. L'exploitation statistique que je souhaite faire n'a pas pour but de sortir des résultats statistiquement significatifs, mais déjà dans un premier temps d'utiliser les bon tests !!

J'ai résumé les résultats dans un tableau en exprimant le gain d'amplitude en fonction de l'intensité de contraction. Les moyennes ont été calculées ainsi que les écarts type. On a dessiné un graphique type nuage de points.
Avec xlstat j'ai déterminé que la série ne suivait a priori pas une loi normale de distribution (donc pas de coefficient de corrélation de Pearson ?). J'ai essayé de me tourner vers le coefficient de correlation de Spearman, mais en fouillant un peu j'ai constaté qu'il était valable pour des séries ne suivant pas de loi normale (donc ok) mais il y a aussi des histoires de rangs ...

-->Quel coefficient de corrélation utiliser et a partir de quelle valeur de r peut on considérer qu'il y a oui ou non corrélation ?
--> Quelle type de graphique (régression linéaire, multiple, non linéaire, ...) puis je tirer ?
-->J'aimerai aussi calculer la taille de l'échantillon que j'aurai du utiliser (dans xlstat il y a un onglet power) mais je ne sais pas trop quelle données renseigner !!

Je vous remercie par avance de m'éclairer sur ce sujet et de m'aider à ne pas me noyer dans le lac des statistiques ! Si vous pensez qu'il y a des tests indispensables qui m'ont échappé etc...je serai heureux de pouvoir prendre tout ca en compte et améliorer cette exploitation statistique!

Bonsoir.

"Avec xlstat j'ai déterminé que la série ne suivait a priori pas une loi normale de distribution (donc pas de coefficient de corrélation de Pearson ?)."

Qui t'a dit qu'il fallait une série "normale" pour calculer une corrélation linéaire ? C'est une confusion que je vois sans arrêt sur ce forum, une vraie légende urbaine.
Le coefficient de corrélation linéaire peut se définir en dehors de tout modèles probabiliste (statistiques descriptives). C'est son interprétation en termes de modèle qui nécessite une hypothèqse de normalité, mais pas des données, ce serait idiot : Si on mesure tous les jours, la population des dates n'est pas gaussienne, et pour cause.

Donc tu peux utiliser le coefficient de Pearson si ça a un sens (nuage à peu près droit et montant -ou descendant). Mais avec 3 valeurs (30% ; 65% et 100%), ça n'a aucun sens statistique. Même pour une initiation aux statistiques, c’est assez peu pertinent; autant faire une initiation à la kiné en faisant de la boxe, sous prétexte qu'il y a aussi contact.

Il est aussi impossible de répondre à tes questions, vu le peu de données.

Mais du départ, c'était raté : "Maintenant que j'ai les résultats, il ne reste plus qu'à savoir quoi en faire...!" Imagine-t-on un artisan disant au client : J'ai amené 5 sacs de ciment, qu'est-ce que j'en fais ? Sans avoir demandé avant pourquoi on le faisait venir ?
Autrement dit : Si tu n'as aucune question, les données collationnées n'ont aucune raison d'en fournir. Les statistiques que tu veux illustrer servent à répondre à des questions par des procédures normalisées. C'est trop tard !

Cordialement.

gg a écrit:Bonsoir.

"Avec xlstat j'ai déterminé que la série ne suivait a priori pas une loi normale de distribution (donc pas de coefficient de corrélation de Pearson ?)."

Qui t'a dit qu'il fallait une série "normale" pour calculer une corrélation linéaire ? C'est une confusion que je vois sans arrêt sur ce forum, une vraie légende urbaine.
Le coefficient de corrélation linéaire peut se définir en dehors de tout modèles probabiliste (statistiques descriptives). C'est son interprétation en termes de modèle qui nécessite une hypothèqse de normalité, mais pas des données, ce serait idiot : Si on mesure tous les jours, la population des dates n'est pas gaussienne, et pour cause.

Donc tu peux utiliser le coefficient de Pearson si ça a un sens (nuage à peu près droit et montant -ou descendant). Mais avec 3 valeurs (30% ; 65% et 100%), ça n'a aucun sens statistique. Même pour une initiation aux statistiques, c’est assez peu pertinent; autant faire une initiation à la kiné en faisant de la boxe, sous prétexte qu'il y a aussi contact.

Il est aussi impossible de répondre à tes questions, vu le peu de données.

Mais du départ, c'était raté : "Maintenant que j'ai les résultats, il ne reste plus qu'à savoir quoi en faire...!" Imagine-t-on un artisan disant au client : J'ai amené 5 sacs de ciment, qu'est-ce que j'en fais ? Sans avoir demandé avant pourquoi on le faisait venir ?
Autrement dit : Si tu n'as aucune question, les données collationnées n'ont aucune raison d'en fournir. Les statistiques que tu veux illustrer servent à répondre à des questions par des procédures normalisées. C'est trop tard !

Cordialement.

Bonjour, merci pour cette réponse, surement constructive, bien qu'entachée d'une pointe d'ironie de votre part.

Premièrement je n'ai pas 3 valeurs, mais 3 séries de 5 valeurs. Je vous l'accorde ça n'est pas extraordinaire. Ensuite si je demande quel coefficient de corrélation utiliser (linéaire ou non) c'est bien que je n'ai pas la réponse et les connaissances suffisantes pour le choisir. Donc a question simple, réponse simple. Inutile de railler comme vous le faites. Si je fais la démarche de venir sur ce forum de pro en stat c'est pour obtenir des réponses sûres et efficaces, pas pour avoir le sentiment de passer pour un con.

Deuxièmement "Maintenant que j'ai les résultats, il ne reste plus qu'à savoir quoi en faire...!" ==> traduction, je ne suis pas un expert en biostat, je me doute bien qu'il y a des choses a faire : tester les différences significatives entre les séries, les moyennes, écart type. Établir des coefficients de corrélation, les vérifier. Établir la linéarité ou non de la relation. Etc...Je vous rappelle qu'au départ l'idée était d'étudier l'influence de l'intensité de contraction sur un gain d'amplitude. C'est donc bien qu'il y quelque chose la dessous, alors je trouve que le parallèle ironique avec l'artisan est assez peu pertinent et utile.

Je vous saurai gré d'éviter de faire passer pour des imbéciles ceux qui n'ont pas vos connaissances.

Cordialement.

Bonjour.

Aucune ironie de ma part, une simple suite de constatations.
J'aurais pu essayer de t'aider en détaillant les questions, mais la remarque idiote "a question simple, réponse simple" m'a fortement refroidi (comment aider quelqu'un qui ne comprend pas qu'il faut parfois fortement creuser la "question simple" pour avoir ne serait-ce qu'un début de réponse) et la phrase finale :"Je vous saurai gré d'éviter de faire passer pour des imbéciles ceux qui n'ont pas vos connaissances. " montre que tu n'es pas prêt à te faire aider. Débrouille-toi !