Test de la différence de deux coefficients de corrélation dépendants
| Syn. :Test de la différence de deux coefficients de corrélation non indépendants. | Angl. : Difference between two nonindependent rs. |
La différence de deux coefficients de corrélation non indépendants peut être testée à l’aide d’un test t spécial.
Formule
- où :
Exemple
Ving-six élèves de première année sont examinés à l’aide de deux tests d’intelligence : le Test A et le Test B. Leurs résultats scolaires (Note) sont recueillis deux ans plus tard, et les corrélations suivantes sont obtenues :
| Note | Test A | Test B | |
|---|---|---|---|
| Note | |||
| Test A | |||
| Test B |
La prédiction de la note par les deux tests est-elle semblable ? La question est de savoir si 0,80 est significativement différent de 0,72, sachant que les deux tests sont corrélés entre deux à r = 0,89.
- r12 = 0,80 (la corrélation entre le test A et la note)
- r13 = 0,72 (la corrélation entre le test B et la note)
- r23 = 0,89 (la corrélation entre le test A et le test B)
- t = 1,36
Une valeur t de 1,36 sur 23 degrés de liberté n’est pas significative. Les deux coefficients de corrélation ne sont pas statistiquement différents : la force de leur relation avec la note est semblable.
SAS
data williams; r12 = 0.80; r13 = 0.72; r23 = 0.89; n = 26; R = (1-(r12**2)-(r13**2)-(r23**2)) + (2*r12*r13*r23); t = (r12-r13) * (sqrt( ((N-1) * (1 + r23)) / ( (2*((n-1)/(n-3))*R) + ((((r12+r13)/2) **2)*((1-r23)**3 ))))); run; proc print; run;
Référence
Williams, E. J. (1959). The comparison of regression variables. Journal of the Royal Statistical Society (Series B), 21, 396-399.