Corrélation

Jimenez La diversification des styles dépasse l’opposition entre valeurs de croissance et valeurs de substance. Le mélange dans un portefeuille de fonds de placement de styles différents est une solution permettant de contourner le problème des corrélations instables entre les fonds. Dans son article «Portfolio ­selection» de 1952, Harry Markowitz a démontré l’importance de la diversification des risques au sein d’un portefeuille. Ce qui depuis est devenu la théorie moderne du portefeuille stipule

pour les regrouper entre eux) : conscience de soi privée, conscience de soi publique, anxiété sociale. Chaque item est associé un indice de saturation : corrélation entre l’item est le facteur. Plus il est important plus l’item représente le facteur (item 1 : 0.54). On associe un item à un facteur car c’est pour celui qu’il a le plus de corrélation. On trouve des items inversés pour éviter les biais liés à l’habituation du sujet. Conscience de soi privée : être attentif à des aspects de soi difficilement

différencie plus les régions que la criminalité portant sur les biens. Croisement avec un autre indicateur : le chômage (exprimé en nombre). Nous avons donc retenue le chômage comme variable à croiser avec celles de la criminalité. Une corrélation est-elle possible entre ces trois variables ? Le chômage est une variable de nature conjoncturelle. Elle doit être considérée comme une réalité complexe qui peut influer sur les comportements sociaux. Au sens de l’INSEE, « le chômage représente

7 8 8 8 Quelques fonctions avec SPSS … et leurs résultats Fonctions descriptives Chi carré Test du t de Student Variables indépendantes Variables apparillées 9 9 10 13 13 15 ANOVA (plusieurs VD et 1 VI) ANOVA (1 VD et plusieurs VI) Corrélation Régression multiple 17 19 22 24 Conclusion 27 3 4 Codage des données Présentation des données Une ligne par sujet Une colonne par variable Tous les résultats en chiffres (pas de lettres !) Nom de la variable : maximum 8 caractères

en 2012 3èmepartie: analyse descriptive : a) Présentation graphique et analyse de l’évolution du taux d’inflation b) Présentation graphique et analyse de l’évolution du taux de croissance de la masse monétaire 4èmepartie : Analyse I. Analyse de corrélation et de régression linéaire simple entre le taux de croissance de la masse monétaire et l’inflation a) Présentation de nuage de point b) Présentation de l’ajustement a une droite : régression linéaire c) conclusion II. Les autres causes de l’inflation

5 PREMIERES VALEURS PROPRES 13 La représentation des variables 14 Le cercle des corrélations 15 La représentation des individus 17 La classification 17 2.1. Classification hiérarchique par la méthode Ward 17 2.2 La consolidation des classes 21 La description des classes 22 La caractérisation parmi les « individus typiques » 23 Conclusion 23 ANNEXE 1 24 MATRICE DES CORRELATIONS 24 MATRICE DES VALEURS-TESTS 24 Annexe 2 25 RECHERCHE DE PALIERS ENTRE (DIFFERENCES

une observation standardisée) ainsi que les étalonnages (transcription d’une performance en un rang) - Selon lui, la distribution des caractères psychologiques est gaussienne (parallèle avec Quételet (1739-1874)) - Il invente le coefficient de corrélation (précisé plus tard par Pearson (1857-1936) et Bravais. - Il développe la méthode des arbres généalogiques et jette les bases de la méthode des jumeaux. - Mais son souci principal est de donner des bases scientifiques à l’eugénisme, qui fait suite

revenu minimum d'insertion. J.-B. de FOUCAULD, Le Monde, 16 mars 1993. Document 5 Précarité et affaiblissement des liens sociaux Corrélations observées par pays ++ forte corrélation positive + faible corrélation positive -- forte corrélation négative - faible corrélation négative +- corrélation dont le sens n'est pas déterminé 0 absence de corrélation France Allemagne Grande-Bretagne Pays-Bas Danemark Italie Espagne Isolement conjugal séparation, divorce ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ Faibles

d’obtenir « pile » sur 10 lancés (1024 possibilités) 3 ) La corrélation Exemple • On mesure le nombre d’heures de révision et la note à un examen chez 100 étudiants • On regarde la distribution des deux valeurs → droite de régression Le coefficient r de Bravais-Pearson • Calcul de la liaison linéaire entre deux variables • Varie entre -1 et +1 → corrélation de r = +.83 → corrélation de r = -.81 → corrélation de r = +.04 • Indique un lien pas forcément causal

sur l ‘élimination progressive d’hypothèses. Ces hypothèses sont assez intuitives et veulent être vérifiées par des données empiriques, des corrélations grâce à des variables construites par d’autres sociologues. Influence forte de l’économie, grande importance des données chiffrées. Les auteurs procèdent donc par élimination (en fonction des coef de corrélation) dans le but de resserrer l’angle de recherche ! 1. Si les inégalités scolaires sont bien un certain reflet des inégalités sociales…