Cour 11 - Test de moyennes/ Test t Flashcards
Quel est le but et l’utilité du Test de moyennes (2)
a. Comparer des groupes
b. Vérifier si les moyennes de 2 groupes sont statistiquement différentes
Quels sont les variables à l’étude pour un Test t?
VI : Variable nominale dichotomique
VD : Variable continue (quantitative)
Quels sont les deux scénarios possibles lors du Test de moyennes?
- Aucune différence quant à la moyenne des populations/groupe à l’étude
- Réelle différence quant à la moyenne des populations/groupes à l’étude
*Voir tableau dans les notes
Les deux scénarios possibles → C’est la valeur de la statistique inférentielle qui permettra de la savoir…
Et le seuil de signification du test (alpha / p)
p 0.05
p 0.01
p 0.001
Comment pouvons nous déterminer la valeur critique du T ? * Voir avec Alyssia
Déterminer la zone critique (voir tableau des valeurs t, p.344)
Exemple: pour dl de 40 et un seuil de signification fixé à p 0.05 (95%), la valeur critique du t= 2.02
Valeur critique dans le tableau de t= 2.02 (dl=40 + seuil de 0.05) qu’on a retrouvé dans notre tableau, c’est donc le cas pour l’autre côté de la courbe, soit t= -2.02.
DONC… Par exemple :
a. Si la valeur t obtenue est de 1.96 nous ne pouvons pas rejeter l’hypothèse nulle (Car 1.96 se trouve à l’intérieur de -2.02 et 2.02)
b. Si la valeur t obtenue est de 2.25 nous pouvons rejeter l’hypothèse nulle/accepter l’hypothèse de recherche. (Car 2.25 se trouve à l’extérieur de 2.02)
- voir courbe dans notes*
Réponse: Puisque le t dans la mise en situation (2.25) ne se retrouve pas entre -2.02 et 2.02, il y a une relation significative, donc rejet de H0.
Quel sont les 2 tests possible pour des moyennes paramétriques ? (test t)
2 tests de moyennes paramétriques
- Test t pour échantillons indépendants (independent samples t-test)
- Test t pour échantillons appariés (paired-samples t-test)
Quel est le test T non-paramétrique possible?
Test du U de Mann-Whitney
Quelles sont les variables utilisées aux fins du test T pour un échantillon indépendant?
VI : Variable dichotomique
VD : Variable quantitative (intervalle/continue)
Quels sont les postulats que doivent être respecter dans un test T pour un échantillon indépendant ? (4)
- Distribution normale de la variable dépendante
- Moins problématique si: n≥50
- Min. de 15-30 cas par groupe
- Homogénéité de la variance des groupes (homoscédasticité): test de Levene
- Homoscédasticité: Permet de voir si il y a une homogénéité de la variance dans les sous-groupes
Quel test permet de vérifier l’homogénéité de la variance et comment pouvons nous l’interprété?
Le test de Levene
- Levene non significatif : p > 0.05
- Cela signifie que la variance est homogène
- Si on respecte l’homogénéité de la variance dans les sous-groupes, ma courbe devrait ressembler au premier exemple. = variance similaire
*Lorsque nous analysons le tableau dans SPSS : Levene non significatif = doit regarder la première ligne
- Levene significatif : p < 0.05
- Cela signifie que ma variance est hétérogène
- Les variance sont très différentes entre les deux groupes et les moyenne aussi sont différentes. Présence probable de variable extrêmes.
*Lorsque nous analysons le tableau dans SPSS : Levene significatif = doit regarder la deuxième ligne
Voir les deux courbes dans les notes
Quel sont les étapes pour le test T (application pratique) ?
Étape 1 : Mentionner l’Hypothèse de recherche
- Mentionnez votre H1 (non-directionnelle, puis directionnelle par la suite)
Étape 2 : Respect des postulats
Étape 3 : Rejet ou non rejet de H0
* voir notes pour voir regarder dans tableau SPSS
Étape 4 Interprétation de la relation significative
Permet de comprendre/interpréter les différences de groupes existantes
Pour déterminer la force de la relation (Éta carré), une autre analyse sera nécessaire (dans SPSS)
Étape 5 : Présenter et interpréter les résultats d’un test-t
Dans le cas d’une relation statistique significative, qu’est-ce qui permet de déterminer la force de la relation? Comment l’interprété?
L’Éta carré indique la force de la relation
Il représente le pourcentage de la variance de la VD qui est expliqué par la VI
- Exemple : (Éta carré = 0.84) L’État carré indique une relation modréée et permet de constater que 8% de la variance de la VD est expliquée par la VI.
