Comment trouver la mesure de corrélation entre deux variables nominales?

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Une enquête a été réalisée auprès des personnes qui ont choisi ce qu'elles utilisent un certain smiley pour représenter et sont entrées dans leur pays d'origine. J'ai recodé les réponses textuelles en numérique.

Quelle forme d'analyse faut-il utiliser (de préférence dans SPSS) pour vérifier le niveau de corrélation entre l'origine des personnes et les représentations choisies?

masoftheund
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Réponses:

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Il existe un tas de mesures d'association nominal-nominal.

Il y a le coefficient phi, le coefficient de contingence (qui je pense s'applique aux tables carrées, donc peut-être ne vous convient pas), le coefficient V de Cramer, le coefficient lambda et le coefficient d'incertitude. Il y en a sans doute encore plus.

Beaucoup d'entre eux se révèlent être une fonction de la statistique du chi carré.

(Si vous avez une ou plusieurs variables ordinales, il existe de nombreux autres coefficients qui conviennent à cette situation.)

Cette page wikipedia répertorie celles que je mentionne.

Je crois que SPSS peut calculer ceux qui, selon moi, correspondent à votre situation rectangulaire nominale-nominale - au moins, je suis certain dans le cas de phi et de V de Cramer et du coefficient lambda:

phi et V

lambda

(Tableaux d' ici et ici )

Glen_b -Reinstate Monica
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Je pensais utiliser le V de Cramer, mais j'ai lu dans Statistical Methods for Psychology (Howell) que "Le problème avec V est qu'il est difficile de lui donner une interprétation intuitive simple quand il y a plus de deux catégories et qu'elles ne tombent pas sur une dimension ordonnée. " Je ne suis pas vraiment sûr de ce qu'il veut dire par là.
masoftheund
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Je pense que la critique s'applique à la plupart de ces mesures. C'est une association nominale-nominale rectangulaire ( ). Combien d'intuition va-t-il y avoir? m×n
Glen_b -Reinstate Monica
Beaucoup. L'enquête n'est qu'une petite partie de la recherche, donc des conclusions seront également tirées d'autres sources. Il est également suffisant de savoir qu'il y a corrélation ou non.
masoftheund
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Cela sonne bien (que vous ayez des connaissances sur le sujet qui véhiculeront l'intuition), bien que mon point de vue était plus que presque n'importe quelle mesure d'association nominale nominale dans une table rectangulaire ne va pas en soi transmettre beaucoup d'intuition; Je ne pense pas que ce soit une critique particulière du V. de Cramer. Par exemple, V est monotone en phi; si la critique s'applique à l'un, elle s'applique certainement à l'autre.
Glen_b -Reinstate Monica
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Si vous souhaitez plus d'informations sur les associations, vous pouvez adapter un modèle log-linéaire à ces données. (Analyse> Loglinear> General) ou GENLOG, pour commencer.

JKP
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