Une matrice de corrélation est un tableau indiquant les coefficients de connexion entre les facteurs. Chaque cellule du tableau indique le lien entre les deux facteurs. Une grille de connexion est utilisée pour présenter des informations, comme contribution à une enquête plus approfondie, et comme indication pour des examens de pointe.

Les principaux choix à faire lors de l’établissement d’un réseau de relations comprennent la décision de mesurer la connexion, le codage des facteurs, le traitement des informations manquantes et l’introduction.

Un cas de réseau de connexion

Habituellement, un cadre de relation est “carré”, avec des facteurs similaires qui apparaissent dans les lignes et les sections. J’ai indiqué un modèle ci-dessous. Il montre les relations entre les différentes significations exprimées par les individus. La ligne de 1,00s allant du haut à gauche à la base à droite est l’inclinaison principale, ce qui montre que chaque facteur dans chaque cas est superbement relié à lui-même. Ce réseau est équilibré, avec une connexion similaire qui est apparue sur l’inclinaison principale étant une représentation parfaite de ceux qui se trouvent sous l’inclinaison primaire d’un coin à l’autre.

Applications d’une matrice de corrélation

Il y a trois grandes raisons de calculer une matrice de corrélation

Pour abréger beaucoup d’informations lorsque l’objectif est de voir des dessins ou modèles. Dans notre modèle, l’exemple détectable est que tous les facteurs sont exceptionnellement liés entre eux.

Pour inclure différentes enquêtes. Par exemple, les individus utilisent régulièrement des grilles de connexion comme contribution à l’examen exploratoire des facteurs, à l’enquête sur les facteurs de corroboration, aux modèles de conditions auxiliaires et à la rechute directe lorsque les qualités manquantes sont exclues par paire.

A titre indicatif lors de la vérification des différents examens. Par exemple, dans le cas d’une rechute directe, une mesure élevée des relations propose que les évaluations de la rechute directe soient capricieuses.

Mesure des relations

La plupart des cadres de relations utilisent la connexion Item Minute de Pearson (r). Il est également possible d’utiliser la relation de Spearman et le Tau-b de Kendall. Il s’agit dans les deux cas de connexions non paramétriques et moins vulnérables aux exceptions que r.

Codification des facteurs

Si vous disposez également d’informations provenant d’une vue d’ensemble, vous devrez choisir comment coder les informations avant de traiter les connexions. Par exemple, si les répondants ont reçu des décisions de Déviation ferme, Dissidence juste, Ni d’accord ni de désaccord, D’accord dans une certaine mesure et D’accord catégorique, vous pouvez attribuer des codes de 1, 2, 3, 4 et 5, séparément (ou, numériquement proportionnels du point de vue de la relation, des scores de – 2, – 1, 0, 1 et 2). Quoi qu’il en soit, des codages différents sont envisageables, par exemple – 4, – 1, 0, 1, 4. Les changements de codage n’auront en général que peu d’impact, sauf s’ils sont scandaleux.

Traitement des qualités manquantes

Les informations que nous utilisons pour traiter les connexions contiennent souvent des qualités manquantes. Cela peut être dû au fait que nous n’avons pas recueilli ces informations ou que nous n’avons pas la moindre idée des réactions. Il existe différentes procédures pour gérer les qualités manquantes lors du traitement des treillis de connexion. Une bonne pratique consiste, pour la plupart, à utiliser de nombreuses attributions. Néanmoins, les individus utilisent d’autant plus souvent des qualités manquantes par paires (parfois appelées connexions incomplètes). Cela inclut la détermination de la relation en utilisant toutes les informations non manquantes pour les deux facteurs. D’autre part, l’effacement de certaines listes d’utilisation, appelé aussi annulation au cas par cas, qui utilise simplement les perceptions sans informations manquantes. L’effacement par paire et l’effacement au cas par cas acceptent tous deux que les informations soient totalement manquantes de manière irrégulière. C’est la raison pour laquelle l’attribution variée est généralement le meilleur choix.

Introduction

Lors de la mise en place d’un réseau de relations, vous devrez envisager différentes alternatives, notamment

Qu’il s’agisse de montrer la grille entière, comme ci-dessus, ou simplement les bits non excédentaires, comme ci-dessous (les qualités 1.00 dans l’inclinaison fondamentale devraient également être exclues).

Instructions pour organiser les nombres (par exemple, la meilleure pratique consiste à évacuer les 0 avant les points décimaux et à ajuster les nombres en décimales, comme ci-dessus, mais cela peut être difficile à faire dans la plupart des programmations).

Qu’il s’agisse de montrer une importance mesurable (par exemple, en mettant les cellules de codage en rouge).

Indépendamment de la question de savoir s’il faut coder en ombrage les qualités concourant à la compréhension de la connexion (comme démontré ci-dessous).

Retravailler les lignes et les segments pour rendre les dessins plus clairs.