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Biostatistique

Sommaire

Avant-propos

Introduction

1 - Statistique(s) et Probabilité(s)

2 - Rappels mathématiques

3 - Eléments de calcul des Probabilités

4 - Probabilité Conditionnelle ; Indépendance et Théorème de Bayes

5 - Evaluation de l’intérêt diagnostique des informations médicales

6 - Variables aléatoires

7 - Exemples de distributions

8 - Statistiques descriptives

9 - Etude de la variable aléatoire moyenne expérimentale

10 - Estimation - Intervalle de confiance

11 - Les tests d’hypothèses. Principes

12 - Quelques tests usuels

13 - Tests concernant des variables qualitatives

14 - Liaison entre deux variables continues : notion de corrélation

15 - Méthodologie des études épidémiologiques

A - Tables statistiques


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traduction HTML V2.8
V. Morice


Chapitre 14 - Liaison entre deux variables continues : notion de corrélation

 

Résumé du chapitre

 

  1. La corrélation entre deux variables aléatoires quantitatives  X et Y se mesure à l’aide du coefficient de corrélation « vrai » :

    Image graphique576559.trsp.gif

    Propriétés :
    • Image graphique577560.trsp.gif
    • Si  X, Y indépendantes, alors ρ(X, Y) = 0
  2. Disposant d’un échantillon de  n couples (xi, yi) on définit le coefficient de corrélation observé :


    Image graphique578561.trsp.gif

    Propriété : Image graphique579562.trsp.gif
  3. Il existe un test de nullité du coefficient de corrélation « vrai » dont le paramètre est  r.
  4. Indépendance et corrélation sont des notions différentes ; deux variables dont le coefficient de corrélation « vrai » est nul peuvent être liées.

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14.1 - Introduction
14.2 - Abord du problème
14.3 - Un indicateur de covariation : le coefficient de corrélation
14.4 - Le coefficient de corrélation « vrai »
14.5 - Test d’égalité du coefficient de corrélation « vrai » ρ à 0
Résumé du chapitre