Méthodes statistiques globales et locales d'analyse d'un tableau de contingence par les tailles d'effet et leurs intervalles de confiance

Résumé : Cet article propose une méthode d'analyse globale et locale d'un tableau de contingence suivant les « bonnes pratiques statistiques » comme définies par Wilkinson et al. (1999) c'est-à-dire en ayant principalement recours à des mesures de taille d'effet, des intervalles de confiance et des graphiques plutôt qu'à des tests de significativité. Au niveau global, la relation entre les deux variables qualitatives est mesurée par le V de Cramér. Un intervalle de confiance basé sur la loi du chi-carré décentrée peut être calculé par inversion du test de significativité. La méthode du bootstrap est également utilisée. Au niveau local, le PEM de Cibois (Pourcentage d'Ecart Maximum à l'indépendance) constitue une mesure de taille d'effet permettant d'estimer l'écart de chaque case du tableau de contingence à l'hypothèse d'indépendance. La procédure de ré-échantillonnage bootstrap en donne un intervalle de confiance. Un graphique original résumant ces informations pour l'ensemble du tableau est proposé.
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Soumis le : mardi 20 février 2018 - 11:34:38
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 14:39:36
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Brice Lefevre, Stéphane Champely. Méthodes statistiques globales et locales d'analyse d'un tableau de contingence par les tailles d'effet et leurs intervalles de confiance. Bulletin de Méthodologie Sociologique / Bulletin of Sociological Methodology, SAGE Publications, 2009, 103 (1), pp.50-65. ⟨hal-01713159⟩

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