3-ponctuation-et-syntaxe-dans-la-langue-francaise - Tunisie ...

0 1
0,0,C6,0,0 132 10 142
autres 8523 2665 11188
8655 2675 11330
χ 2 = 20.97, ddl=1, p= 4.68e−06 ★★★
0 1
5.1 -16.51
-0.06 0.21
θ 4.13
Après ajustement de Šidàk pour 43 comparaisons: ★★★ (seuils: 0.00119, 0.000234, 2.33e-05)
TAB. 5.28 – Exemple de décomposition de la table de contingence MM
× PPD: 0,0,C6,0,0
5.3.1.3 Décomposition des écarts
Pour appréhender la manière dont les différentes modalités de cette nouvelle variable
morphosyntaxique et positionnelle attirent ou repoussent la ponctuation, il suffit d’effectuer
un test pour chaque ligne des quatorze tableaux de contingence croisant MM
avec PPD et PPF – sept modalités de MI et deux variables de ponctuation. Ces tests
sont basés sur des tables 2×2, réduisant les modalités de MM à celle de la ligne intéressée
et à une valeur nommée autres, reprenant les effectifs de toutes les autres
modalités. De cette manière, les constituants 0,0,S1,0,0, par exemple, sont opposés à
toutes les autres constructions – et l’on peut faire de même avec chaque modalité de
MM. L’hypothèse nulle de chaque test serait que le type de constituant focalisé n’attire
ni ne rejette de manière particulièrement significative la ponctuation (initiale ou
finale, en fonction de la variable croisée avec MM).
Si l’on prend comme exemple l’interaction des constituants 0,0,C6,0,0 et de PPD
au niveau de la phrase, on obtient la table 5.28, qui est une table 2×2. Le tri croisé
nous invite à rejeter l’hypothèse nulle et à admettre que ces constituants rejettent significativement
PPD. Les constructions attestées moins de dix fois (qui mènent obligatoirement
à des valeurs attendues inférieures à 5;→5.2.1.2) n’ont pas été examinées de
la sorte, mais leur effectif a toujours été pris en compte dans la ligne autres. D’autre
part, nous avons ajouté une ligne supplémentaire à la suite du tableau, ce qui mérite
un commentaire. Le fait de pratiquer ces deux comparaisons de manière indépendante
mène en effet au problème des comparaisons multiples, bien connu des statisticiens.
Opérer de multiples tests et combiner leur résultat augmente la probabilité de commettre
une erreur de la première espèce en fonction du nombre de tests et du seuil
de tolérance retenu. 34 Pour pallier ce problème, il est courant de corriger le seuilαà
l’aide de l’ajustement nommé ajustement de Šidàk. Cette correction tient compte du
nombre de comparaisons effectuées. 35 Il reste néanmoins intéressant de conserver les
34 La formule donnant la probabilité de commettre au moins une fois une erreur de la première
espèce est (cf. Upton/Cook 2006, 286):
1−(1−α) c
Soit 0.14 avecα=0.05 et seulement trois comparaisons.
35 Le seuil corrigé est ainsi:
1−(1−α) 1/c
(5.4)
(5.5)
Voir par exemple Abdi 2007 pour une présentation générale. Cet ajustement est universel,
puisqu’il est basé sur l’inégalité de Bonferroni, «qui stipule que la probabilité d’occurrence
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