test de mesure de liaison de 2 variables qualitatives

Bonjour, j'ai un petit soucis d'ordre qualitatif ! Habituellement je ne travaille qu'avec des variables quantitatives, il est simple d'étudier et de tester la corrélation entre deux de ces variables.

Ici j'ai deux variables qualitatives (qui proviennent d'un questionnaire). Mon objectif est de savoir si elles sont fortement ''corrélées'' (bien que je pense que ça n'existe pas vraiment pour ce type de variable) afin de savoir si l'on ne pourrait pas poser au patient qu'une question au lieu de 2 (vu qu'elles sont peut être fortement liées).

Je ne connais pas trop ce genre de statistiques et j'ai cru comprendre qu'en statistiques on avait assez peu de résultats dans ce domaine. Si quelqu'un a une idée


J'ai cru lire que le Tau de Goodman-Kruskal pouvait faire ce que je voulais ou le V de Cramer. Est-ce des statistiques qui sont souvent utilisées ?


Merci et bonne journée à vous

Si, on peut évidement calculer des corrélations entre variables qualitatives (et même entre une quantitative et une qualitative).

Il suffit de construite la table de contingence qui croise les deux variables en question, et de faire une test de Chi2 sur cette table.

HTH, Eric.

Bonjour, je vous remercie de votre réponse.

Concernant mes variables qualitatives, j'en ai 9 en tout. Et j'ai cherché à obtenir également, des classes de variables. Pour faire ceci, j'ai calculé le V de Cramer pour chaque couple de variables que j'ai résumé dans une matrice : SIM.

J'ai ensuite calculé une nouvelle matrice qui est égale à sqrt( 1 - SIM) pour obtenir une sorte de matrice de dissimilarité entre les 9 variables qualitatives.

Ensuite on peut appliquer un algorithme de classification ascendante hiérarchique basée sur cette matrice de dissimilarité.

Pensez vous que cela a un sens de faire ça pour classer mes variables ? Car je pense que si des variables sont dans la même classe, il est plus simple de repérer celles qui sont corrélées entre elles ??



En vous remerciant d'avoir pris le temps de lire mon sujet !

Oui, ca peut faire sens. Une alternative (que j'utilise parfois), est de faire une AFCM sur le tableau de Burt croisant toutes les variables qualitatives, et de faire une classification sur les ordinations des colonnes sur les axes obtenus.

En espérant que ceci puisse aider.

Eric.

Merci beaucoup !!