FICHE Corrélation _ Psychologie Sociale - Free
1) Calcul Numérique ( une senace de cours, une seance de TD) ...... Sémantique
Formelle & Paradigmes des Langages de Programmation : 1 seance de cours.
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La corrélation
La corrélation a pour objectif de tester lexistence dune liaison entre deux variables. La liaison observée est calculée sur la base des données collectées, la liaison théorique est une valeur donnée par la table du r de Bravais-Pearson (ou du Á de Spearman). Il convient ensuite de comparer la valeur de la liaison observée à la valeur de la liaison théorique, pour conclure quant à la significativité statistique de la liaison observée.
Le coefficient de corrélation, noté r (ou Á) est un indice de la force de la liaison entre deux variables, il est compris entre -1 et 1.
º% Si la relation est positive, l augmentation des valeurs d une variable se traduit par l augmentation des valeurs de l autre variable.
º% Si la relation est négative, l augmentation des valeurs dune variable se traduit par une baisse des valeurs de lautre variable.
La corrélation ne teste en aucun cas une relation de causalité entre deux variables, elle teste seulement une liaison linéaire entre ces deux variables !
Force du lien en fonction de la valeur du r (ou Á) :
Valeur du r (ou Á)Force du lien entre les 2 variables0 à .2Nulle à faible.2 à .4Faible à modérée.4 à .7Modérée à élevée.7 à .9Elevée à très élevée.9 à 1Très élevée à parfaite
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Formule du r de Bravais-Pearson :
On lutilise lorsque lon dispose de données obtenues à partir déchelles de mesure dintervalle ou de rapport.
( [(Xi - MX) × (Yi - MY)]
r =
( (Xi - MX)2 × ( (Yi - MY)2
ddl = nombre de couples dobservations - 2
r ou rajusté ?
En théorie, si léchantillon est inférieur à 30 individus, il est préférable de ne pas faire de corrélation.
Si le nombre de participants est compris entre 30 et 50, il convient de corriger le coefficient de corrélation, et de calculer un rajusté comme suit :
SHAPE \* MERGEFORMAT
Enfin, si le nombre de participants dépasse 50, le coefficient de corrélation r peut être utilisé normalement.
Corrélation partielle :
Certains coefficients de corrélation savèrent significatifs parce quune même variable influence les 2 variables mises en relation. Pour pouvoir tester lhypothèse de cette influence réciproque, il faut tester la corrélation entre deux variables tout en éliminant leffet de la variable dont on soupçonne linfluence.
r AB.C = r AB (r AC × r BC) / [(1 - r AC²) × (1 - r BC²)]
où A, B et C sont des variables quantitatives.
r AB.C = corrélation entre les variables A et B, indépendamment de leffet de la variable C.
ddl = nombre de trio dobservations - 3
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Formule du Á de Spearman :
Le test de corrélation des rangs de Spearman s utilise lorsque l on dispose de données obtenues à partir d échelles de mesure ordinales. Il arrive parfois que plusieurs individus d une même distribution se voient attribuer un rang identique. Lorsquil y a des ex-aequo dans la distribution, il convient de leur affecter un rang moyen.
Le rang moyen est le rapport entre la somme des rangs que lon aurait affectés sil ny avait pas eu dex-aequo et le nombre de valeurs ex-aequo.
Correction = ¼ × Nombre de couples × (Nombre de couples +1)2
Á = (" Produit des rangs de chaque couple Correction)
[(" Rangs de l échantillon 12 - Correction) × (" Rangs de l échantillon 22 Correction)]
Pas besoin de ddl pour lire la valeur du Áthéorique dans la table du Á de Spearman.
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Hypothèses :
H0 : hypothèse nulle : absence de corrélation entre X et Y ;
H1 : hypothèse alternative : corrélation entre X et Y (test bilatéral).
Règle de décision :
Comparer la valeur observée du coefficient de corrélation à la valeur théorique lue dans la table :
- si r/Áobservé > r/Áthéorique, on rejette H0 et on conclut à l existence d une corrélation entre les deux variables
si r/Áobservé *CJOJQJaJ"h¥
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laöVérifiez lhypothèse du chercheur.
EXERCICE 4 :
Un chercheur a obtenu une corrélation de .34 pour une échantillon de 36 individus que lui conseilleriez-vous pour interpréter ce résultat ?
EXERCICE 5 :
Un chercheur en psychologie sociale veut étudier leffet des émotions sur le traitement dinformations sur les personnes. Pour susciter des états émotionnels contrastés chez les sujets, il utilise un paradigme classique dinduction démotions avec des films dune durée de 5 min.
1- induction de « bonne humeur », le film est une scène de comédie burlesque ;
2- induction de « tristesse », le film est un extrait dun documentaire sur les cancers de lenfant.
Lémotion ainsi suscitée est mesurée à laide dune échelle en 13 points allant :
pour la condition « bonne humeur » de 1 « Je me sens triste » à 13 « Je me sens heureux »
pour la condition « tristesse » de 1 « Je me sens heureux » à 13 « Je me sens triste ».
Cette échelle était jointe au questionnaire à remplir après le film. Chacun des films est visionné par le même sujet à un mois dintervalle dans un ordre déterminé aléatoirement.
Après le film, les sujets effectuent une seconde tache où on cherche à évaluer leffet de lémotion suscitée sur cette tache. Pour des besoin de contrôle expérimental, on souhaite savoir si la « réceptivité émotionnelle » des sujets est corrélée. Autrement dit, on souhaite savoir si les gens qui sestiment être les plus tristes après avoir vu le film destiné à susciter de la tristesse sont aussi ceux qui sestiment être les plus heureux après avoir vu une scène comique, et inversement.
- Les résultats des évaluations de 14 sujets sont donnés dans le tableau ci-dessus. Peut-on, au risque de 5%, admettre la réciprocité des états émotionnels induits par les films ?
Sujet1234567891011121314Cancer346278495103964Comédie1096113512861097613
TD 2 & 3 Analyse et Interprétation des Données Expérimentales
L2 de Psychologie UPMF 2006-2007
Psychologie sociale S. MAX / J. OCHS
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rajusté =
1
(1 r²) (N 1)
N 2