Table des matières
Quels sont les objectifs de l’analyse bivariée?
La mise en évidence d’un tel lien peut notamment servir à faire des prédictions sur la valeur prise par une variable en fonction de celle prise par une autre. L’analyse bivariée donne aussi des informations utiles permettant ensuite de construire un modèle multivarié. Concrètement, les objectifs de l’analyse bivariée sont :
Quel est le résultat d’une analyse univariée?
Si la variable est qualitative, le tableau donne l’effectif de chaque classe; le graphique représente la répartition dans chaque classe sous la forme d’un graphique en barre. Les analyses univariées permettent de préciser la relation entre deux variables : la pression artérielle (variable 1) est-elle différente selon le sexe (variable 2)?
Quelle est la relation entre deux variables?
Les analyses univariées permettent de préciser la relation entre deux variables : la pression artérielle (variable 1) est-elle différente selon le sexe (variable 2)? La proportion de fumeurs est-elle différente selon la couleur des yeux? etc.
Quel est le type d’analyse ou de visualisation?
Là encore, le type d’analyse ou de visualisation est déterminé par la nature qualitative ou quantitative des deux variables. On va continuer à travailler avec le jeu de données tiré de l’enquête Histoire de vie inclus dans l’extension questionr.
Comment calculer le coefficient de corrélation?
Le calcul du coefficient de corrélation ne constitue que la 1 ère étape pour analyser la relation entre 2 variables. Cette étape exploratoire doit être validée par un test de significativité. Il faut s’assurer que cette corrélation n’est pas due au hasard.
Est-ce que la courbe bleue correspond à la variable quantitative?
Dans l’illustration ci-dessous, la courbe bleue correspond à la distribution de la variable quantitative dans un groupe (par ex : le taux de BNP chez des sujets sains) et la courbe rouge correspond à celle dans un autre groupe (par ex : le taux de BNP chez des sujets ayant une insuffisance cardiaque)