STATS_CROSSTAB |
Statistique : Table croisé |
| Oracle Database SQL |
Oracle 10g Release 2 (10.2) ou supérieure |
Syntaxe
|
STATS_CROSSTAB(expr1, expr2
[, { 'CHISQ_OBS'
| 'CHISQ_SIG'
| 'CHISQ_DF'
| 'PHI_COEFFICIENT'
| 'CRAMERS_V'
| 'CONT_COEFFICIENT'
| 'COHENS_K'
}
]
)
|
Paramètres
| Nom |
Description |
| expr1 |
Ce paramètre permet d'indiquer la première variable catégorielle à analyser dans le tableau croisé. |
| expr2 |
Ce paramètre permet d'indiquer la seconde variable catégorielle à analyser conjointement avec la première. |
| option |
Ce paramètre optionnel permet de spécifier la statistique à calculer dans le tableau croisé, parmi plusieurs options telles que : 'CHISQ_OBS' (chi carré observé), 'CHISQ_SIG' (signification du chi carré), 'CHISQ_DF' (degrés de liberté), 'PHI_COEFFICIENT', 'CRAMERS_V', 'CONT_COEFFICIENT' ou 'COHENS_K'. |
Description
Cette fonction permet de créer un tableau croisé dynamique, facilitant l'analyse conjointe de deux variables catégorielles.
Remarques
- Cette fonction est particulièrement utile en analyse statistique pour étudier la relation entre deux variables qualitatives ou catégorielles, en fournissant des
mesures précises d'association.
- Elle permet de générer un tableau croisé dynamique, qui synthétise la distribution conjointe des variables, ce qui facilite la visualisation des interactions ou
dépendances éventuelles.
- Le paramètre expr1 correspond à la première variable catégorielle, souvent considérée comme la variable explicative dans l'analyse, tandis que expr2 est la
variable explicative ou dépendante.
- L'option facultative permet de choisir la statistique précise à calculer, offrant ainsi une flexibilité selon les besoins analytiques, qu'il s'agisse du chi carré ou
de différents coefficients d'association.
- Le chi carré observé (CHISQ_OBS) permet de mesurer la différence entre les effectifs observés et ceux attendus sous indépendance, ce qui est essentiel pour tester
l'indépendance des variables.
- La signification du chi carré (CHISQ_SIG) indique la probabilité que l'association observée soit due au hasard, ce qui aide à évaluer la robustesse statistique des
résultats.
- Les degrés de liberté (CHISQ_DF) sont importants pour interpréter correctement les résultats du test du chi carré en fonction du nombre de catégories de chaque
variable.
- Le coefficient Phi (PHI_COEFFICIENT) est une mesure d'association pour les tableaux 2x2, indiquant la force et la direction du lien entre les variables.
- Le coefficient de Cramer (CRAMERS_V) est une généralisation du Phi pour les tableaux plus larges, fournissant une mesure normalisée d'association entre les variables.
- Le coefficient de contingence (CONT_COEFFICIENT) est une autre mesure d'association, mais limitée par sa capacité maximale inférieure à 1, ce qui peut rendre son
interprétation plus prudente.
- Le coefficient de Cohen's Kappa (COHENS_K) est utilisé pour mesurer l'accord entre deux classements catégoriels, utile dans l'évaluation de la fiabilité inter-juge.
- Cette fonction, disponible depuis Oracle 10g Release 2, est adaptée à l'analyse avancée dans les bases de données Oracle, permettant d'effectuer directement des
tests statistiques sans exporter les données vers des outils externes.
Dernière mise à jour : Dimanche, le 29 Juin 2025
