Bienvenue sur l'application R you talkin' to Chi !!!
Vous en avez marre ! Vous aimeriez tellement faire des stats et de jolies représentations graphiques! Mais vous n'avez que des données qualitatives, le genre qu'on peut juste croisé avec des tableaux lignes/colonnes !
Haut les coeurs !
R you talkin' to Chi
est fait pour vous!
Le chi² est un test statistique bien trop sous-estimé ! C'est un outil très puissant qui permet à la fois d'analyser et représenter des variables qualitatives.
Avant de vous lancer dans vos analyses un petit rappel ou une mise au point sur le chi² peut être nécessaire voire indispensable ! Toutes les infos et les réponses aux questions que vous vous êtes jamais posés sur le chi² se trouve ici sur le tutoriel :
C’est chi2 ? Et bien c’est lui !
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Avant de commencer il est utile de dire que l'application,
R you talkin' to Chi
permets de réaliser un chi² d'indépendance (ou d'homogénéité ou encore de contingences, c'est la même chose!). C'est à dire que,
R you talkin' to chi
a pour but de vérifier et représenter l'indépendance (l'absence ou la présence d'un lien) entre deux variables qualitatives. Nous ne réaliserons pas ici un chi² de conformité (ou d'adéquation) qui vise à comparer une distribution observée à une distribution théorique.
Si vous êtes à la recherche d'autres outils n'hésitez pas à vous rendre sur la plateforme
OUVRIR
Vous y trouverez toutes sortes de tutoriel et d'outils !
Toutes remarques est la bienvenue, pour ce faire vous pouvez me contacter à cette adresse : gregoire.lecampion@cnrs.fr
Citation
Dans l'éventualité où vous utiliseriez cette application dans le cadre d'une publication, vous pouvez citer cet outil comme ceci :
Le Campion G.
R you talkin' to chi: une application pour réaliser et représenter un chi² d'indépendance.
Pôle ARD UMR 5319 UMR Passages. 2020.
Remarque : les lignes et les colonnes d’un tableau croisé sont interchangeables. Il n'y a donc pas un sens de lecture bien définis.
Le chi² permets de dire s'il y dépendance entre deux variables pas de dire que la variable A à un effet sur la variable B. C'est votre connaissance du sujet qui vous permettra d'affirmer que c'est l'appartenace à tel modalité qui influence l'appartenance à tel autre.
Test utilisé
Si p< 0.05 vous pouvez rejeter l'hypothèse d'indépendance et considérer que vos variables sont donc liées.
Effectifs théoriques
Les effectifs théoriques sont les effectifs que vous auriez dû avoir en cas d'indépendance parfaite entre vos variables.
Tableau des résidus
Les résidus sont des informations importantes car donnent un indice sur le sens du lien et surtout le sens de l'écart entre vos efectifs et les effectifs théoriques. Les résidus correspondant à des écarts statistiquement significatifs sont ceux dont la valeur est supérieure à 2 ou inférieure à -2.
Test de Fisher
Le test exact de Fisher est une alternative au chi². Il vise à tester la même hypothèse et s'interprète de la même manière. Il s'agit d'un test exacte (d'où le nom) et non pas une approximation d'une loi statistique comme le chi².
Il est très gourmand en resssources, mais très utile quand les conditions du chi² ne sont pas respectées. A savoir pas plus de 20% des effectifs théorique de notre tableau inférieur à 5.
V de Cramer
Permet de quantifier l’importance du lien entre les variables étudiées, toujours sans donner le sens.
Le résultat du V de Cramer sera toujours entre 0 et 1. 0 étant l’indépendance totale et 1 la contingence totale.Donc plus notre V est proche de 1 plus le lien entre nos variables est fort. 0.1 étant faible, 0.3 moyen et au-delà de 0.5 fort.