Analyse de régression avec SPSS

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Cet article est une ébauche à compléter. Une ébauche est une entrée ayant un contenu (très) maigre et qui a donc besoin d'un auteur.

Pour le moment, cet article n'explique pas l'analyse de régression. On montre juste comment produire des graphiques avec SPSS !

Créer un nuage de points

Comment visualiser une simple régression linéraire avec SPSS ?

Modèle exemple

PISA 2012, élèves Suisses.

Question: Est-ce qu'on prédire l'angoisse des maths avec l'intérêt pour les maths ?

x = intérêt pour les maths (var explicative)
y = angoisse des maths (à expliquer)


Model Summary

Model

R

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1

,339a

,115

,115

,91096

a. Predictors: (Constant), Mathematics Interest


Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t

Sig.


B

Std. Error

Beta



1

(Constant)

-,154

,015


-10,268

,000


Mathematics Interest

-,330

,015

-,339

-21,870

,000

a. Dependent Variable: Mathematics Anxiety

L'outil Chart Builder

En Anglais:

  • Menu Charts -> Chart Builder

En français:

  • Menu Graphiques -> Générateur de graphiques
Scatterplot (Nuage de points) avec l'outil Chart Builder

Ajouter la droite de régression linéaire avec l'outil Chart Editor

  • Une fois que vous avez produit un graphique avec le générateur de graphiques, il faut double cliquer dessus (donc pas dans le chartbuilder, mais dans la sortie !!!)
  • Vous voyez maintenant le Chart Editor, un outil qui vous permet de manipuler tous les graphiques produits par SPSS. Encore fois: Cet outil n'est pas dans le menu, il faut double-cliquer sur une sortie !
  • Choisir l'icône Add Fit line at total (Ajouter une courbe d'ajustement au total). Une fenêtre "propriétés" va apparaître
  • Dans la fenêtre propriétés, choisir "linéraire" (c.f. copie d'écran suivante)
Ajouter une droite de régression avec l'outil d'édition de graphiques


Choisir le type de régression dans les propriétés de l'outil d'édition de graphiques

Résultat

Effectivement: quand on a plus d'intérêt pour les maths, on a moins peur (donc c'est une relation statistique, ce qui ne vaut pas cause....)

Scatterplot (Nuage de points) avec l'outil d'édition de graphiques

On peut aussi créer des graphiques un peu plus sophistiqués:

Pour aller plus loin

Dans l'outil "Chars -> Chart Builder " choisir "Grouped scatter" au lieu de "simple scatter". Ensuite ajouter une variable catégorielle (gender ici).

Nuage de points avec régression linéaire et une variable catégorielle

Résultat: Chez les filles, l'effet est un peu plus fort.

  • Dans le Chart editor ajouté des courbes: Add fit lines to subgroupes. Choisir "Loess".
  • Aggrandi le graphique
Nuage de points avec régression linéaire et 2 non-linar fits pour garçons et filles

Refaire les indices

Les indices PISA sont difficiles à interpréter car ils sont (1) standardisés et (2) calculés avec une méthode de prédiction probabiliste. Donc je conseille de les refaire plus simplement, même s'il peut y avoir des objections méthodologiques:

Les 2 groupes de variables sont mesurées avec une simple échelle Likert:

Exemple item intérêt

ST29Q04 Maths Interest - Enjoy Maths


Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid

1 Strongly agree

1037

9,2

14,1

14,1


2 Agree

2475

22,0

33,6

47,7


3 Disagree

2305

20,5

31,3

79,1


4 Strongly disagree

1541

13,7

20,9

100,0


Total

7358

65,5

100,0


Missing

7 N/A

3753

33,4




8 Invalid

40

,4




9 Missing

78

,7




Total

3871

34,5



Total

11229

100,0



Exemple item angoisse


Pour l'anxiété il y a 5 variables

X_Math_anx = MEAN(ST42Q08,ST42Q05,ST42Q03,ST42Q10,ST42Q01)

Pour l'intéret il y a 4 variables

X_Math_interest = MEAN(ST29Q04,ST29Q01,ST29Q06,ST29Q03)
Corrélation entre notre indicateur simpliste X_Math_anx et l'official "Mathematics Anxiety" = 0.991
Corrélation entre notre indicateur simpliste X_Math_interest et l'official "Mathematics Interest" = 0.998

Autrement dit, on peut substituer sans se faire massacrer...

Résultat descriptives

Régression

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t

Sig.


B

Std. Error

Beta



1

(Constant)

3,558

,039


90,852

,000


X_Math_interest

-,307

,014

-,346

-22,424

,000


<colgroup><col width="571"> </colgroup><tbody>

a. Dependent Variable: X_Math_anx

Résultat régression et nuage


Nuage de points avec régression linéaire