sélection de variables

Bonjour,

J'aurai une petite question:
J'étudie des réponses d'un questionnaire (réponse sur une échelle de Likert 1=pas d'accord du tout... 5=complètement d'accord). Pour savoir si une des questions influe sur la variable à expliquer est ce qu'il serait bien de réaliser un test khi-2 entre la variable à expliquer et chaque question du questionnaire?
si le test est validé, alors les variables sont corrélées, et donc la question est importante?

merci

Et sinon, quelles sont les autres méthodes que l'on peut utiliser pour savoir quelle question jouerait un rôle sur la variable à expliquer? Sachant qu'il est certain qu'il y a des questions qui sont inutiles... et d'autre qui seraient plus significatives.

Bonjour,

Perso, je te conseillerais de réaliser une regression et plus particulièrement la regression PLS puisque cette dernière recherche les variables influentes et ne prend en compte que les variables qui apparaissent significatives.
De plus, la représentation graphique te permettrait de comparer le niveau d'accord de l'item et l'importance de ce dernier sur ta variable à expliquer.

Il serait également possible de réaliser une Analyse en Composantes Principales pour voir de quelle façon influent tes variables sur ta variable à expliquer.

Par contre, faire un test du CHI² sur chacunes des variables me semblent non seulement fastidieux mais pas très pertinent puisque tu te contentes de relever quelles sont les variables importantes. (Tout dépend de ce que tu veux savoir)

Arco.

Merci pour la réponse.

Juste une autre question qui n'a pas grand chose à voir avec ce qui précède... mais ça évite d'ouvrir un nouveau sujet jsute pour une petite question...

Si le test du Fisher qui test la validité du modèle pour un ANOVA à un facteur est rejeté... peut-on dire que les deux variables en jeu (à expliquer et explicative) ne sont pas corrélées?
merci