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Université Hassan II – Mohammedia
   Faculté des Lettres et des sciences humaines –
                    Mohammedia
Département de Philosophie, Sociologie et Psychologie




   U.E. : Analyse statistique appliquée sous SPSS
   Niveau : 4ème semestre
   Enseignante :   Souad AZIZI
LE COEFFICIENT DE
   CORRELATION
   Description de la
 relation entre X et Y
Cas de figure

   X et Y deux variables quantitatives




                                          3
Objectifs de l’analyse
 Établir l’existence d’une relation entre
  X et Y dans l’échantillon.
 Mesurer l’intensité de cette relation.
 Généraliser cette relation à l’ensemble
  de la population (r + test de
  signification de la pente).



                                             4
Application sous SPSS
 Matrice : Employés
 Problématique: Y a-t-il une relation entre
  le salaire et le niveau de scolarité?
 Hypothèse: Le niveau de scolarité influe
  sur le salaire. Plus le niveau de scolarité
  augmente, plus le salaire augmente. Et
  vice versa.
 Test sur 30% de l’échantillon.


                                                5
Corrélations

                                           Niveau
                                         d'éducation    Salaire
                                          (années)      actuel
Niveau d'éducation   Corrélation de
                                                   1      ,690(**)
(années)             Pearson
                     Sig. (bilatérale)             .         ,000
                     N                           156          156
Salaire actuel       Corrélation de
                                             ,690(**)             1
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                     Sig. (bilatérale)          ,000              .




                                                                  6
Lecture du résultat du test
     a. Corrélation de Pearson = r, le résultat du test.

              Valeur de r Signification

              r=1             Relation parfaite entre X et Y

              r > 0,8         Relation très forte

              0,5 < r < 0,8 Relation forte

              0,2 < r < 0,5 Relation d’intensité moyenne

              0 < r < 0,2     Relation faible

              r=0             Relation nulle

     b. Sig. (bilatérale) = la valeur de p du test de la pente ou test T.
     Seuil de signification de p = 0,05. Il y a corrélation entre X et Y, si
     Sig < 0,05


                                                                               7
Présentation des
résultats du test
 Tableau + commentaire
i.    Eléments du tableau

 Le nombre d’individus (n = ).
 Le résultat du test de corrélation, Pearson
  corrélation (r).
 La valeur de p (p = probabilité de
  commettre l’erreur alpha).
 Un astérisque * si le résultat est significatif
  (p < 0,05 = *).


                                                    9
ii. Eléments du commentaire


Le coefficient de corrélation, r = .
La valeur de p du r, p = .




                                        10
Tableau d’analyse

 Tableau : Relation entre la scolarité et le salaire

Variables          n=          r     Valeur de p       p < 0,05 = *



scolarité    156           0,690     0,000             *
_________
salaire




                                                                      11
Commentaire du résultat

    L’analyse des données de cette recherche
montre qu’il existe bien une relation (forte)
entre la durée de scolarité des employés et leur
salaire (r = 0,690;
p = 0,000).




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Coefficient de corrélation

  • 1. Université Hassan II – Mohammedia Faculté des Lettres et des sciences humaines – Mohammedia Département de Philosophie, Sociologie et Psychologie U.E. : Analyse statistique appliquée sous SPSS Niveau : 4ème semestre Enseignante : Souad AZIZI
  • 2. LE COEFFICIENT DE CORRELATION Description de la relation entre X et Y
  • 3. Cas de figure  X et Y deux variables quantitatives 3
  • 4. Objectifs de l’analyse  Établir l’existence d’une relation entre X et Y dans l’échantillon.  Mesurer l’intensité de cette relation.  Généraliser cette relation à l’ensemble de la population (r + test de signification de la pente). 4
  • 5. Application sous SPSS  Matrice : Employés  Problématique: Y a-t-il une relation entre le salaire et le niveau de scolarité?  Hypothèse: Le niveau de scolarité influe sur le salaire. Plus le niveau de scolarité augmente, plus le salaire augmente. Et vice versa.  Test sur 30% de l’échantillon. 5
  • 6. Corrélations Niveau d'éducation Salaire (années) actuel Niveau d'éducation Corrélation de 1 ,690(**) (années) Pearson Sig. (bilatérale) . ,000 N 156 156 Salaire actuel Corrélation de ,690(**) 1 Pearson Sig. (bilatérale) ,000 . 6
  • 7. Lecture du résultat du test a. Corrélation de Pearson = r, le résultat du test. Valeur de r Signification r=1 Relation parfaite entre X et Y r > 0,8 Relation très forte 0,5 < r < 0,8 Relation forte 0,2 < r < 0,5 Relation d’intensité moyenne 0 < r < 0,2 Relation faible r=0 Relation nulle b. Sig. (bilatérale) = la valeur de p du test de la pente ou test T. Seuil de signification de p = 0,05. Il y a corrélation entre X et Y, si Sig < 0,05 7
  • 8. Présentation des résultats du test Tableau + commentaire
  • 9. i. Eléments du tableau  Le nombre d’individus (n = ).  Le résultat du test de corrélation, Pearson corrélation (r).  La valeur de p (p = probabilité de commettre l’erreur alpha).  Un astérisque * si le résultat est significatif (p < 0,05 = *). 9
  • 10. ii. Eléments du commentaire Le coefficient de corrélation, r = . La valeur de p du r, p = . 10
  • 11. Tableau d’analyse Tableau : Relation entre la scolarité et le salaire Variables n= r Valeur de p p < 0,05 = * scolarité 156 0,690 0,000 * _________ salaire 11
  • 12. Commentaire du résultat L’analyse des données de cette recherche montre qu’il existe bien une relation (forte) entre la durée de scolarité des employés et leur salaire (r = 0,690; p = 0,000). 12