Sauter à un chapitre clé
- Qu'est-ce qu'un diagramme de dispersion ?
- Quels sont les différents types de diagrammes de dispersion ?
- À quoi servent les diagrammes de dispersion ?
Définition du diagramme de dispersionenpsychologie
Les diagrammes dedispersion sont utilisés pour déterminer s'il existe une relation entre les deux variables étudiées. S'il existe une relation entre les deux variables, elle apparaîtra sur le diagramme de dispersion. Pour que les données soient représentées sur un diagramme de dispersion, elles doivent être mesurées en valeurs numériques.
Sur l'axe des x du graphique du nuage de points se trouve une variable et sur l'axe des y se trouve l'autre variable. N'oublie pas que ces variables doivent être numériques ! Tu ne peux pas avoir un diagramme de dispersion qui comporte une variable numérique et une variable non numérique.
Par exemple, tu voulais étudier la relation entre une matière et les taux d'étudiants inscrits dans cette matière. Tu as recueilli des données et essayé de montrer la relation entre les deux variables dans un diagramme de dispersion. Cependant, cela ne fonctionne pas puisque la matière n'est pas une valeur numérique. Un graphique qui représenterait mieux ces données serait un diagramme à barres qui afficherait des comparaisons entre les personnes inscrites dans chaque matière. Si tu avais l'intention d'utiliser un diagramme de dispersion comme graphique, tu devrais changer la variable non numérique. Ta nouvelle étude pourrait porter sur la relation entre les frais de scolarité et les taux d'étudiants inscrits à l'école.
Lorsque tu observes un diagramme de dispersion, regarde de gauche à droite pour déterminer s'il existe une relation entre les variables. Il y aura des points éparpillés sur le graphique, mais s'il y a une relation, tu verras la majorité des points avoir une tendance à la hausse ou à la baisse.
Ligne de meilleur ajustement
Il y a donc un tas de points qui semblent se diriger vers le coin supérieur droit ou inférieur droit du graphique, mais tu n'es pas tout à fait sûr de la direction de tous les points. Que fais-tu ?
La droite de meilleur ajustement à la rescousse !
La ligne de meilleur ajustement est une ligne qui montre la relation entre tous les points.
Considère la droite de meilleur ajustement comme une estimation. La plupart du temps, la droite de meilleur ajustement ne passe pas par tous les points du diagramme de dispersion ; sinon, ce ne serait pas une droite ! Elle montre simplement l'idée générale de ce à quoi ressembleraient les points si on en faisait la moyenne. Dans certains cas, les points du diagramme de dispersion et la droite de meilleur ajustement sont tous très proches les uns des autres, ce qui est très bien car cela signifie qu'il n'y a pas beaucoup de variations dans tes données. Cependant, il peut arriver que ta ligne de meilleur ajustement ait quelques points autour d'elle, mais quelques points qui n'en sont pas du tout proches. Ce n'est pas grave ! Ce ne sont que des valeurs aberrantes.
Types de diagrammes de dispersion enpsychologie
Il existe trois types de diagrammes de dispersion qui donnent aux chercheurs plus d'informations sur leurs données.
Diagrammesde dispersion positifs en psychologie
Le premier type de diagramme de dispersion est un diagramme dedispersion positif ou ascendant . Ici, lorsque l'on regarde les données de gauche à droite, les points ont, pour la plupart, une tendance à la hausse. Si tu devais insérer une ligne de meilleur ajustement dans un diagramme de dispersion positif, la pente serait positive. C'est assez facile à retenir !
Les données qui donnent lieu à un diagramme de dispersion positif sont celles dont les deux variables augmentent ou diminuent en même temps. Elles doivent aller dans la même direction !
Un exemple de données qui donneraient lieu à un diagramme de dispersion positif serait les minutes passées dans une piscine et les calories brûlées (si tu faisais du lap swimming). Plus tu passes de minutes dans la piscine à t'entraîner, plus tu brûles de calories. Si tu choisis de représenter cette relation sur un diagramme de dispersion, la pente de la ligne de meilleur ajustement serait positive et tous les points auraient une tendance à la hausse, du coin inférieur gauche au coin supérieur droit.
Fg. 1 Diagramme de dispersion positif, commons.wikimediaDiagrammes de dispersion négatifs
Comme tu peux le deviner d'après le nom, les points d'un nuage de points négatif ont une tendance à la baisse lorsque l'on regarde le graphique de gauche à droite. La pente de la ligne de meilleur ajustement sera également négative.
Les données qui donnent lieu à un diagramme de dispersion négatif doivent avoir une variable qui augmente et une variable qui diminue.
Pour rester dans l'exemple de la natation, un exemple de données qui donnerait lieu à un diagramme de dispersion négatif serait le nombre d'années passées à nager et le temps passé au 100 mètres nage libre. En général, plus le nombre d'années passées à nager augmente, plus le temps réalisé au 100 mètres nage libre diminue, car la personne devient plus rapide. Les données et la ligne de meilleur ajustement auront donc une tendance à la baisse.
Fg. 2 Diagramme de dispersion négatif, commons.wikimedia.
Aucune relation
L'absence de corrélation signifie que les points sont dispersés. Lorsque tu regardes un diagramme de dispersion de données qui ne montre aucune corrélation, il n'y a pas de méthode dans la folie des points. Les points seront répartis au hasard sur le graphique et tu ne pourras pas dire s'ils ont tous tendance à aller vers le haut ou vers le bas. Il n'y a pas de relation entre les deux variables.
Un exemple de deux variables sans relation serait la taille des chaussures et les résultats du SAT. Comme ces variables n'augmentent pas ensemble ou ne vont pas dans des directions opposées, elles n'ont pas de relation. Les points de ce diagramme de dispersion seraient dispersés.
Fg. 3 Diagramme de dispersion sans relation, commons.wikimedia
Exemples de diagrammes de dispersion en psychologie
Les psychologues utilisent les diagrammes de dispersion le plus souvent dans le cadre de recherches corrélatives. La recherche corrélationnelle recueille des données sur deux variables différentes et détermine la relation entre ces deux variables. Contrairement à la recherche expérimentale, la recherche corrélationnelle ne manipule pas les variables, mais se contente d'examiner ou de recueillir des données sur les variables.
En plaçant les données corrélationnelles dans un diagramme de dispersion, les chercheurs peuvent examiner les données et déterminer s'il existe une relation. Lorsque les variables sont corrélées, elles changent en même temps (soit elles augmentent toutes les deux, soit l'une augmente tandis que l'autre diminue).
N'oublie pas qu'en matière de recherche corrélationnelle, la corrélation n'est pas synonyme de causalité ! Ce n'est pas parce que deux variables sont corrélées qu'une variable est à l'origine du changement de l'autre. Les études corrélationnelles peuvent seulement montrer que les variables sont liées. Si c'est le cas, les chercheurs doivent alors mener une étude expérimentale pour déterminer le lien de causalité.
Tous les exemples ci-dessus sont considérés comme des études corrélationnelles.
Coefficient de corrélation des diagrammes de dispersion
Dans les diagrammes de dispersion et la recherche corrélationnelle, il existe une valeur importante appelée coefficient de corrélation.
Le coefficient de corrélation est une valeur numérique allant de -1,00 à +1,00 qui indique l'importance de la corrélation.
Un diagramme de dispersion dont la ligne de meilleur ajustement a une pente négative aura un coefficient de corrélation négatif. Lorsqu'un nuage de points a une pente positive, le coefficient de corrélation est positif.
Un coefficient de corrélation de -1,00 ou de 1,00 serait la corrélation la plus forte possible. -Un coefficient de corrélation de - 0,90 ou 0,90 serait encore un coefficient de corrélation fort - tout ce qui est inférieur à - 0,80 et supérieur à 0,80 serait considéré comme des coefficients de corrélation significatifs. Les coefficients qui se situent en dehors de cette fourchette peuvent présenter une corrélation, mais celle-ci n'est pas considérée comme statistiquement significative.
Diagrammes de dispersion - Principaux points à retenir
- Les diagrammes dedispersion sont des graphiques utilisés pour déterminer s'il existe une relation entre deux variables
- Un diagramme de dispersion positif signifie que les deux variables augmentent. La ligne d'ajustement optimale a une pente positive.
- Un nuage de pointsnégatif signifie qu'une variable augmente et qu'une autre diminue. La ligne d'ajustement optimale aurait une pente négative.
- Aucune relation signifie qu'il n'y a pas de relation entre les variables. Il est impossible de tracer une ligne d'ajustement optimal.
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Questions fréquemment posées en Diagrammes de dispersion
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