« Transformation » : différence entre les versions
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Le centrage est une transformation linéaire où a = 1 et b = -M. | Le centrage est une transformation linéaire où a = 1 et b = -M. | ||
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Les transformations non linéaires incluent l’élévation à une puissance, les racines, les logarithmes, les transformations trigonométriques, les transformations en rangs. | |||
La transformation non linéaire change pas la forme de la distribution des scores. La transformation non linéaire entraîne la transformation de la forme de la relation avec une autre variiable.. | |||
Version du 18 novembre 2024 à 13:23
| Syn. : Normalisation ; réduction transformation. | Angl. : Standardization. |
Modification systématique des valeurs d’une variable.
La transformation pourcentages, la transformation en scores centrés réduits, sont des transformations.
On distingue les transformations linéraires et les transformations non linéaires.
Les transformations linéraires ont la forme y = ax + b.
La transformation en pourcentages est une transformation linéaire où b = 0.
Le centrage est une transformation linéaire où a = 1 et b = -M.
La transformation linéaire ne change pas la forme de la distribution des scores. La forme de la relation avec une aure variable n’est pas affectée par la transformation linéaire.
Les transformations non linéaires incluent l’élévation à une puissance, les racines, les logarithmes, les transformations trigonométriques, les transformations en rangs.
La transformation non linéaire change pas la forme de la distribution des scores. La transformation non linéaire entraîne la transformation de la forme de la relation avec une autre variiable..
- La marche à suivre invariable suivie dans l’évaluation psychologique (consignes standardisées) ;
- La transformation de valeurs les exprimant sur une échelle possédant des repères connus (par exemple : la transformation en pourcentages)
- L’opération de réduction des scores, c’est-à-dire leur expression en unités d’écart type (par exemple : la transformation de scores en scores z)
- La normalisation.
La standardisation peut concerner la marche à suivre, les scores et les statistiques.
La standardisation de scores peut faciliter la comparaison de résultats obtenus sur des échelles différentes.
La standardisation de scores a habituellement pour effet la perte des unités de mesure originales.
Les divers types de standardisation ne sont pas nécessairement mutuellement exclusifs. La corrélation est une covariance standardisée à deux titres : le degré d’association entre variables est exprimé sur une échelle dont les repères sont connus (allant de −1 à 1) et il s’agit d’une covariance divisée par l’écart type des variables mises en corrélation.
Exemple
Les résultats d’un test de QI sont standardisés à quatre titres : ils sont le fruit d’une démarche d’examen invariable, les scores sont exprimés sur une échelle dont les repères sont connus (moyenne de 100, écart type de 15) ; ces scores correspondent également à un nombre d’unités d’écarts types et ils font référence aux données de normalisation du test.SAS
proc standard mean=0 std=1; var x;