Syntaxe: Corrlation et rgression linraire

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Syntaxe Corrélation et régression linéraire

• PSY3204_Cours 10

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La corrélation
CORRELATIONS /VARIABLESage flow
/PRINTTWOTAIL NOSIG /MISSINGPAIRWISE .

• Vos choix
• twotail ou onetail
• nosig ou sig
• pairwise ou listwise

TWOTAIL Two-tailed test of significance. This
test is appropriate when the direction of the
relationship cannot be determined in advance, as
is often the case in exploratory data analysis.
This is the default. ONETAIL One-tailed test of
significance. This test is appropriate when the
direction of the relationship between a pair of
variables can be specified in advance of the
analysis. SIG Do not flag significant values. SIG
is the default. NOSIG Flag significant values.
Values significant at the 0.05 level are flagged
with a single asterisk those that are
significant at the 0.01 level are flagged with
two asterisks. PAIRWISE Exclude missing values
pairwise. Cases that have missing values for one
or both of a pair of variables for a specific
correlation coefficient are excluded from the
computation of that coefficient. Since each
coefficient is based on all cases that have valid
values for that particular pair of variables,
this can result in a set of coefficients based on
a varying number of cases. The valid number of
cases is displayed in the Correlations table.
This is the default. LISTWISE Exclude missing
values listwise. Cases that have missing values
for any variable named on any VARIABLES list are
excluded from the computation of all coefficients
across lists. The valid number of cases is the
same for all analyses and is displayed in a
single annotation.
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Le nuage de point
GRAPH /SCATTERPLOT(BIVAR)age WITH flow
/MISSINGVARIABLEWISE .
4
Le nuage de point
GRAPH /SCATTERPLOT(BIVAR)bep WITH flow
/MISSINGVARIABLEWISE .
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Régression
REGRESSION /MISSING PAIRWISE /STATISTICS
ALL /DEPENDENT intro /METHODENTER aut.
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Régression
REGRESSION /MISSING PAIRWISE /STATISTICS
ALL /DEPENDENT intro /METHODENTER aut.
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La corrélation vs le coefficient de régression
CORRELATIONS /VARIABLESage flow
/PRINTTWOTAIL NOSIG /MISSINGPAIRWISE .
REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS
ALL /DEPENDENT flow /METHODENTER age.
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Postulat de la normalité des résiduels
REGRESSION /MISSING PAIRWISE /STATISTICS
ALL /DEPENDENT flow /METHODENTER bep
/residuals hist(zresid) /scatterplot(zresid,
zpred).
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Postulat de la normalité des résiduels
REGRESSION /MISSING PAIRWISE /STATISTICS
ALL /DEPENDENT flow /METHODENTER bep
/residuals hist(zresid) /scatterplot(zresid,
zpred).
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Postulat de la normalité des résiduels
Les résiduels
0
Scores prédits
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Lorsque le postulat nest pas respecté
Les résiduels
0
Scores prédits
Variable dépendante
Variable indépendante
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Lorsque le postulat nest pas respecté
Les résiduels
0
Scores prédits
NOTE Ici, il sagirait de tester une relation
curvilinéraire.
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Quoi faire?

• Assurez vous que vos étendues sont adéquates, que
  vos variables sont normalement distribuées et que
  vous navez pas de scores extrêmes.
• Vérifiez sil est possible de combiner certaines
  variables
• Laissez tomber certaines variables
• Pour les besoins du cours, vous devez simplement
  mentionner les cas problématiques sans intervenir.

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Alpha de Cronbach

• Réflète la corrélation moyenne et le nombre
  ditems
• Varie de .00 à 1.00
• Le coefficient de Cronbach nous indique si le
  test donnerait sensiblement les mêmes résultats
  si on ladministrait de façon répétitive.
• La corrélation attendue entre ce test et un test
  alternatif ayant le même nombre ditems et
  mesurant la même chose.
• Lalpha est ajusté pour le nombre ditems dans le
  test et doit être interprété en conséquence
• Un alpha de .60? est habituellement à la limite
  inférieure acceptable et les résultats de cette
  mesure devrait être interprétés avec prudence

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Alpha de Cronbach
Les items
RELIABILITY VARSvarfi1 varfi2 varfi3 varfi4
varfi5 /SCALE(ALPHA)ALL /MODELALPHA
/SUMMARYALL .
NOTE Vous navez pas à calculer les alphas de
Cronbach pour lexamen. Par contre, vous aurez
probablement à le faire pour votre thèse dhonor.
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Alpha de Cronbach
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Quoi faire?

• Éliminez la variable
• Enlevez litem problématique et cherchez
  lexplication
• Ajustez le nombre ditems dans votre section
  méthode!
• La fidélité des échelles de 2 items et moins ne
  peut pas être calculée.
• Évitez ce genre déchelle
• Sil y a deux items, présentez au moins la
  corrélation
• Tentez de démontrer leur fidélité avec un
  test-retest
• Démontrez leur validité convergente

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(No Transcript)