corrélation et corrélation de pearson

Bonsoir à tous !
dans le cours sur les tests non paramétriques, M. Forzy nous a dit qu'on devait utiliser la correlation de Pearson pour n=< 15. mais ici, n représente-t-il le nombre de paires ou l'effectif total ?
en effet si c'est le nombre de paires, l'exo qui nous a servi d'exemple pour le cours sur la correlation "paramétrique" n'aurait aucune valeur car il n'y a que 10 couples^^
Merci

Je pense que tu fais référence à la corrélation non paramétrique de Spearman (où l'on calcule comme dans la corrélation paramétrique le coefficient de corrélation de Pearson).

Ses conditions d'application varient une année sur l'autre mais n fait référence au nombre de paires (puisque un point sur ton graphe correspond à une paire).

Si dans son exemple il a utilisé 10 paires je pense que c'était parce que ça aurait été galère en cours d'en utiliser plus. Mais si l'on suit ses instructions effectivement il aurait fallu faire du non paramétrique.


Après c'est mon avis, je n'étais pas là en cours ...

"Ses conditions d'application varient une année sur l'autre"

Ok merci beaucoup

Bonsoir !

Concernant la corrélation,

Peut on déterminer (et si oui comment), si on trouve un test significatif, donc rejet de HO, donc existence d'une relation statistiquement significative entre x et y, si x influe sur y (ou inversement) ?

Ah bah assez facilement !

Si tu trouves un r significatif positif alors quand x (ou y) augmente, y (ou x) augmente aussi

Si tu trouves un r significatif négatif alors quand x (ou y) augmente, y (ou x) diminue

Dans la corrélation significative x influe sur y autant que y influe sur x

Dans la régression significative il n'y a que x qui influe sur y, la réciproque n'est pas valable

Ok !

donc dans un QCM, je peux répondre oui pour x augmente qd y augmente, bien qu on aurait aussi pu me proposer x aug qd y aug ?

Affirmatif ! (si r est positif et significatif)

D'accord merci !