Les études corrélationnelles sont menées lorsqu’un chercheur s’intéresse à la relation entre deux variables ou plus qui peuvent être mesurées mais non contrôlées – par exemple l’âge d’un enfant et le score de l’enfant à un test d’intelligence. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) aide les chercheurs en sciences sociales à analyser ce type de données. Lorsque SPSS calcule la corrélation entre les variables, il indique le niveau de signification de la corrélation.
Aller à la fiche technique dans SPSS. Double-cliquez sur « var0001 » et lorsque la boîte de dialogue apparaît, entrez le nom de votre première variable, par exemple « age, » et appuyez sur « OK », faites la même chose pour « var0002 » et entrez le nom de votre deuxième variable, par exemple « score ».
Sous votre première variable, par exemple « âge », entrez votre premier chiffre dans la colonne de données. Après avoir entré un numéro, cliquez sur « Entrer ». Descendez dans la colonne et entrez toutes vos données.
Passez à la variable suivante, par exemple « score », et entrez votre premier chiffre dans la colonne de données. Après avoir entré un numéro, cliquez sur « Entrer ». Descendez dans la colonne et entrez toutes vos données.
Sauvegardez votre fichier. Allez dans « Fichier » en haut à gauche de la page, sélectionnez « Enregistrer » dans les choix déroulants et entrez un nom de fichier de votre choix. Enregistrer le fichier sous SPPS(*sav).
Cliquez sur Statistiques en haut de la page SPSS. Lorsque le menu déroulant apparaît, cliquez sur « Corréler ».
Lorsque le menu déroulant suivant apparaît, cliquez sur « Bivarier ».
Lorsque la boîte de dialogue apparaît, sélectionnez vos variables, par exemple « âge » et « score », et cliquez dessus pour les déplacer vers la liste Variables. Cliquez sur « OK ».
Lisez les résultats dans la fenêtre de sortie. Les résultats vous donneront la corrélation de Pearson entre vos deux variables (âge et score), le niveau de signification (généralement 0,05 est considéré comme significatif) et le nombre de cas dans chaque variable.
Déterminer le niveau d’importance. Il y aura après la corrélation (par exemple, .67) pour indiquer qu’elle est significative. Au bas de la boîte, vous pouvez lire le niveau de signification, par exemple, « ** la corrélation est significative au niveau .05 ».
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