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Cas de figure   X et Y = qualitatives nominales                                      3
Objectifs de l’analyse Vérifier l’existence d’une  association entre X et Y dans  l’échantillon. Mesurer leur degré d’as...
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Présentation durésultat du testTableau, diagramme et     commentaire                        8
i.   Eléments du tableauLe nombre (n= ) de participants, c’est-à-dire l’effectif valide.Le C ou coefficient de contingen...
ii. Eléments du commentaireLe coefficient de contingence ou C =La valeur de p où p = probabilité de commettre l’erreur a...
Le tableau d’analyseTableau : Relation entre le sexe et la catégorie d’emploi  Contingence    n=    Valeur   valeur de p  ...
Le commentaire du résultat L’analyse des données de cette recherche montre qu’il existe une relation d’intensité moyenne ...
Diagramme : Catégories professionnelles des hommes et des femmes                      300                      200        ...
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Coefficient de contingence

  1. 1. Université Hassan II – Mohammedia Faculté des Lettres et des sciences humaines – MohammediaDépartement de Philosophie, Sociologie et Psychologie U.E. : Analyse statistique appliquée sous SPSS Niveau : 4ème semestre Enseignante : Souad AZIZI
  2. 2. LE COEFFICIENT DE CONTINGENCEDescription de la relation entre X et Y 2
  3. 3. Cas de figure X et Y = qualitatives nominales 3
  4. 4. Objectifs de l’analyse Vérifier l’existence d’une association entre X et Y dans l’échantillon. Mesurer leur degré d’association / de cooccurrence. Généraliser cette relation à l’ensemble de la population (C + test de signification). 4
  5. 5. Application sous SPSS Matrice : Employés Problématique : Le sexe des employés détermine-t-il leur accès à certaines catégories d’emploi ? Hypothèse : Il y a une relation entre le sexe des employés et leur statut professionnel. 5
  6. 6. Résultat du test sous SPSS Mesures symétriques Signification Valeur approximée Nominal par Coefficient de ,379 ,000 Nominal contingence Nombre dobservations valides 474 a Lhypothèse nulle nest pas considérée. b Utilisation de lerreur standard asymptotique dans lhypothèse nulle. 6
  7. 7. Lecture du résultat du test de C a. « valeur » = C, le résultat du test de contingence. Valeur de C Signification C=1 Relation parfaite entre X et Y C > 0,8 Relation très forte 0,5 < C < 0,8 Relation forte 0,2 < C < 0,5 Relation d’intensité moyenne 0 < C < 0,2 Relation faible C=0 Relation nulle b. Signification approximée = la valeur de p du test C. Seuil de signification de p = 0,05. Il y a corrélation entre X et Y, si p < 0,05. 7
  8. 8. Présentation durésultat du testTableau, diagramme et commentaire 8
  9. 9. i. Eléments du tableauLe nombre (n= ) de participants, c’est-à-dire l’effectif valide.Le C ou coefficient de contingence.La valeur de p, où p = probabilité de commettre l’erreur alpha.Un astérisque * si la valeur de p du test est inférieure à 0,05%. 9
  10. 10. ii. Eléments du commentaireLe coefficient de contingence ou C =La valeur de p où p = probabilité de commettre l’erreur alpha. 10
  11. 11. Le tableau d’analyseTableau : Relation entre le sexe et la catégorie d’emploi Contingence n= Valeur valeur de p p < 0,05 = * de C sexe catégorie 474 0,379 0,00 * d’emploi 11
  12. 12. Le commentaire du résultat L’analyse des données de cette recherche montre qu’il existe une relation d’intensité moyenne entre le sexe des employés et leur catégorie professionnelle (C = 0,379; p = 0,00). 12
  13. 13. Diagramme : Catégories professionnelles des hommes et des femmes 300 200 100 Catégorie demployé Secrétariat Effectif Cadre 0 Responsable Féminin Masculin Sexe de lemployé 13

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