Cours 3

Question 1

Qu’est-ce qu’une corrélation ?

Answer 1

C’est le fait de croiser des données et voir si elles ont un lien entre elles.

Question 2

Vrai/Faux: On fait une corrélation pour avoir une théorie.

Answer 2

Faux: une corrélation se fait suite à une théorie.
Car on peut faire des corrélations sur tout, et en voir partout suite au fruit du hasard….

Question 3

Qu’est-ce que la corrélation de Bravais- Pearson ?

Answer 3

C’est une corrélation linéaire entre deux séries de données.

Question 4

Qu’est-ce qu’on cherche à savoir en faisant une corrélation de Bravais-Pearson ?

Answer 4

On chercher à savoir si la covariance entre x et y est “grande” par rapport aux variances de x et y .

Question 5

Qu’est-ce que la force dans la corrélation de Bravais- Pearson ?

Answer 5

C’est se demander si notre corrélation s’approche 1/-1 ou s’en éloigne.
-> 1 et -1 étant une corrélation parfaite.

Question 6

Qu’est-ce que le sens dans une corrélation de Bravais-Pearson ?

Answer 6

C’est le fait de se demander comment évoluent les variables les unes par rapports aux autre : Si elles évoluent dans le même sens ou non.

*Une corrélation positive = Quand les variables évoluent dans le même sens. (A= augmente, B augmente)

Une corrélation négative = quand une variable évolue au contraire de l’autre. (A augmente, B diminue).

Question 7

Qu’est-ce que la significativité dans une corrélation de Bravais- Pearson ?

Answer 7

C’est le seuil d’erreur (en général = 5%).

Question 8

Que peut-on dire d’une causalité et d’une corrélation ?

Answer 8

Rien mis à part que corrélation ne veut pas dire causalité.

Question 9

Que faut-il pour parler de causalité dans une corrélation ?

Answer 9

Il faut se référer à la méthodologie utilisée pour récolter les données.

Question 10

Vrai/Faux: La corrélation est la première analyse qu’on fait, elle sert, en un sens, à établir une base.

Answer 10

Vrai

Question 11

Vrai/Faux: L’intensité = force.

Answer 11

Vrai

Question 12

De quoi est dépendante l’intensité d’une corrélation ?

Answer 12

Elle dépend du signe (- ou +) de la corrélation.

Question 13

Vrai/faux : Une corrélation peut être intense et négative.

Answer 13

Vrai.

Question 14

Vrai/Faux: Une relation peut être intense mais relever du hasard.

Answer 14

Vrai.

Question 15

Comment fait-on pour juger de l’intensité d’une corrélation ?

Answer 15

On utilise un tableau de référence.

Question 16

Quels sont les critères de décision pour dire qu’une corrélation existe et est significative ?

Answer 16

r(observé) > r(critique) : on rejette H0.

Question 16

Entre quoi et quoi est compris r ?

Answer 16

Entre 1 et -1.

Question 17

Qu’est-qu’un étalonnage ?

Answer 17

C’est le fait d’exprimer le score du sujet en terme de place ou de rang au sein de l’ensemble de la population.

Question 18

Quels sont les critères de décisions pour dire qu’une corrélation est non significative ?

Answer 18

r(observé) ≦ r(critique) : on ne rejette pas H0.

Question 19

Que permet l’étalonnage pour une distribution ?

Answer 19

Il permet de transformer une distribution de notes en une série de classes de notes ordonnées.

Cela en un nombre de classe où dedans on retrouve un % d’individus.

Chaque classe représente le même niveau pour les sujets entre eux qui sont dedans.

Question 20

Quels sont les 2 types d’étalonnage ?

Answer 20

Quantilage
Normalisé

Question 21

Qu’est-ce que l’étalonnage par quantilage ?

Answer 21

C’est le fait de retrouver le même nombre de participants dans chaque classe en fonction des performances.
=> Permet d’obtenir un score chiffré.

Question 22

Quels sont les avantages/ inconvénients d’un étalonnage par quantilage ?

Answer 22

Avantage =
Bonne discrimination des participants moyens.

Inconvénient =
Mauvaise discrimination des participants extrêmes.

Question 23

Qu’est-ce que l’étalonnage normalisé ?

Answer 23

C’est un étalonnage qui suit la loi normale, avec N classes d’effectifs normalisés.

Question 24

Quels sont les avantages/ inconvénients d’un étalonnage normalisé ?

Answer 24

Avantage =
Bonne discrimination des participants extrêmes

Inconvénient =
Mauvaise discrimination des participants moyens.