chapitre 12

Question 1

coefficient de corrélation (r)

Answer 1

mesure étroitesse de la relation entre 2 variables (intensité de la relation linéaire)

Question 2

relation entre corrélation et régression

Answer 2

interalliés, sont complémentaires
- régression = nature de la relation

Question 3

coefficient de détermination (r2)

Answer 3

représente la proportion de la variance totale qui est expliquée par la régression

• mesure la qualité de l’ajustement de l’équation de régression au nuage de points

Question 4

régression

Answer 4

quantité de changements observés chez une variable en relation avec un changement unitaire chez l’autre variable

Question 5

mauvaises interprétation du coefficient de corrélation

Answer 5

1. coefficient linéaire donc, absence de relation linéaire n’Exclut pas la présence d’une autre forme de relation
2. relation ne veut pas dire cause à effet
3. importance de la relation linéaire n’est pas directement proportionnelle à la valeur du r
4. attention aux corrélations entre un tout et une de ses parties (corrélés automatiquement)

Question 6

Coefficient de Spearman

Answer 6

non paramétrique = pas besoin d’Avoir des données qui suivent la loi normale (basé sur les rangs)

Question 7

dangers reliés à l’extrapolation

Answer 7

• ne peut pas prédire des valeurs en dehors de l’intervalle de la gamme de données initiale, car la droite est calculée pour cet intervalle = ne s’applique pas en dehors
• augmente l’erreur
• = prédictions erronées

Question 8

4 types de sommes des carrés

Answer 8

1. séquentielle
   - dépend de l’ordre d’entrée des variables et non adaptée aux fichiers déséquilibrés
2. ajustée
   - idéal pour modèles sans interaction
3. partielle
   - ne dépend pas de l’ordre d’entrée des variables
   - utile pour comparer les effets principaux en présence d’interaction
4. pour hypothèses spécifiques (GLM)
   - pour modèles avec cellules vides