1. Support de cours
UNIVERSITE HASSAN II – Mohammedia
Faculté des Lettres et des Sciences humaines – Mohammedia
Département de Philosophie, Sociologie et Psychologie
FILIÈRE DE SOCIOLOGIE Année Universitaire : 2007-2008
4ème Semestre
L’ANALYSE STATISTIQUE APPLIQUÉE SOUS SPSS
Enseignante : SOUAD AZIZI
LES TESTS STATISTIQUES
TEST I : LE COEFFICIENT DE CONTINGENCE
I. Fonction du coefficient de contingence
Description de la relation entre deux variables qualitatives et nominales.
La variable déterminée (dépendante) est définie comme le Y et la variable déterminante (indépendante) est
définie comme le X.
II. 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).
Exemple utilisé pour la démonstration :
La matrice de données University of Florida graduate salaries. Soit une population de 1100 individus,
composée de 649 femmes et 631 hommes, tous licenciés de l’Université de Floride dans divers domaines. Les
principales formations représentées étant les suivantes : Agronomie, Architecture, Bâtiment/Construction,
Administration commerciale, Sylviculture, Education, Ingénierie, Beaux-Arts.
La première question qui se pose est comment se répartissent les diplômés hommes et femmes dans les
différentes formations proposées à l’Université de Floride.
Tableau 1 : Répartition des diplômés hommes et femmes dans les différentes formations
Tableau croisé Gender * College
College
Business
Building/Co Administr
Agriculture Architecture nstruction ation Forestry Education Engineering Fine Arts Total
Gender Female Effectif 271 2 4 133 1 12 45 1 469
% dans College 65,3% 20,0% 7,3% 41,3% 50,0% 92,3% 16,0% 50,0% 42,6%
Male Effectif 144 8 51 189 1 1 236 1 631
% dans College 34,7% 80,0% 92,7% 58,7% 50,0% 7,7% 84,0% 50,0% 57,4%
Total Effectif 415 10 55 322 2 13 281 2 1100
% dans College 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
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Figure 1 : Répartition des diplômés hommes et femmes dans les différentes formations
300
College
271 Agricult ure
236 Archit ect ure
200 B uilding/ C onst ruct io
189 n
B usiness Adm inist rat
144
133 ion
100 Forest ry
Educat ion
Effectif
51 Engineering
45
0 Fine Art s
F emale Male
Gender
Les résultats du tableau 1 et de la figure 1 révèlent que les hommes sont majoritaires dans les formations
suivantes : l’architecture (80%), le bâtiment/construction (92,7%), l’administration commerciale (58,7%), et
l’ingénierie (84%). Tandis que les femmes sont majoritaires dans les formations suivantes : agronomie
(65,3%), éducation (92,3%).
La deuxième question qui se pose est donc la suivante :
Problématique : Existe-t-il une relation entre le sexe et la formation ?
Hypothèse : On formule l’hypothèse que le sexe féminin est plus souvent associé à certains types de
formations, tandis que le sexe masculin est plus souvent associé à d’autres.
Et on applique le test du coefficient de contingence pour mesurer le degré de relation entre le sexe et la
formation.
III. Application du test du coefficient de contingence sous SPSS
o Ouvrir le fichier de travail.
o Aller au menu Analyse, sélectionner Statistiques descriptives, puis Tableaux croisés.
o Dans la fenêtre qui s’affiche, mettre la variable X en Ligne et la variable Y en Colonne.
o Ouvrir l’onglet Statistiques, cocher coefficient de contingence, puis cliquer sur Poursuivre.
o Ouvrir l’onglet Cellule et sélectionner Pourcentage en Colonne.
o Cocher Diagrammes en bâtons juxtaposés.
o Pour finir cliquer sur OK.
Tableau 2 : Résultat du coefficient de contingence sous SPSS
Mesures symétriques
Signification
Valeur approximée
Nominal par Nominal Coefficient de
,402 ,000
contingence
Nombre d'observations valides
1100
a. L'hypothèse nulle n'est pas considérée.
b. Utilisation de l'erreur standard asymptotique dans l'hypothèse nulle.
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IV. Données importantes à retenir du tableau de résultat sous SPSS
o Valeur = le coefficient de contingence, le résultat du test
o Signification approximée = la valeur de p, c’est-à-dire la probabilité de commettre l’erreur alpha
en formulant l’hypothèse positive (H1).
1. Signification de la valeur de p
Le seuil de signification de p est fixé à 0,05%
o Si p < 0,05% : confirmation de l’hypothèse positive (H1). Il existe une relation entre les deux variables
croisées.
o Si p > 0,05% : infirmation de H1 et confirmation de H0. Il n’y a pas de relation entre les deux variables
croisées.
2. Signification de la valeur de C
Comment lire la valeur de C pour décrire la nature de la relation entre X et Y
Tableau 3 : Signification de la valeur de C
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
V. Présentation du résultat de l’analyse : tableau, commentaire et diagramme
1. Éléments qui doivent apparaître dans le tableau
o Le nombre (n= ) de participants, c’est-à-dire l’effectif valide.
o La valeur de C
o La valeur de p
o Un astérisque * si la valeur de p du test est inférieure à 0,05%.
Tableau 4 : Présentation du résultat du test dans un tableau
Contingence n= Valeur de C valeur de p p < 0,05 = *
sexe 1100 0,402 0,000
formation
*
2. Éléments qui doivent apparaître entre parenthèses dans le commentaire du tableau
o La valeur de C
o La valeur de p
Exemple : L’analyse des données de cette recherche montre qu’il existe une relation d’intensité moyenne entre
le sexe des enquêtés et leur formation (C = 0,402; p = 0,000).
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