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Flashcards in Diapo 6 Deck (12):
1

Qu’est-ce qu’un test d’hypothèse?

Une décision objective de confirmation d’une hypothèse grâce à un ensemble de données repose sur une procédure rationnelle. Cette procédure débouche sur l’acceptation ou le rejet de la dite hypothèse. Cette procédure objective est aussi fondée sur : les données collectées et le risque d’erreur que nous acceptons de prendre, à propos de la justesse de l’hypothèse.

2

Quelles sont les étapes du test d’hypothèse?

(1)Établissement de l’hypothèse nulle. (2) Choix d’un test statistique (avec le modèle statistique qui lui est associé) pour la vérification de l’hypothèse nulle. (3) Spécification du seuil de signification et de la taille de l’échantillon. (4) Détermination de la distribution d’échantillonnage du critère de test dans l’hypothèse nulle. (5) Définition de la zone de rejet. (6) Calcul de la valeur du critère de test.

3

Quel serait l’exemple d’une question de recherche dans le cadre du test Khi-carré?

Y a-t-il une association entre l’état civil et l’achat de produits sans marque? Pour répondre à cette question, la relation entre les variables « État civil » (dichotomique) et « achat des produits » (ordinale) est analysée au moyen d’un tableau de contingence, le test du Khi-carré et un diagramme en bâtons juxtaposés. L’état civil = VI, celle qui influence. Achat de produits sans marque = VD, celle qui subit/est influencé.

4

Qu’est-ce que le tableau de contingence?

Selon les conventions, l’état civil (la variable indépendante) forme les lignes du tableau de contingence et l’achat des produits sans marque (la variable dépendante), les colonnes.

5

Comment faire la lecture des résultats dans le tableau de contingence?

La lecture des résultats est bien visible dans un graphique ou en faisant des liens dans le graphique.

6

Quelle est la procédure du test Khi-carré?

On pose l’hypothèse nulle : H0 : il n’y a pas de relation entre les deux variables. H1 (hypothèse de recherche) : il y a une relation entre les deux variables.

7

Qu’est-ce que l’occurrence attendue?

Dans un tableau croisé, on s’intéresse au nombre d’occurrences dans chaque cellule du tableau. Le test d’hypothèse compare les occurrences observées (celles déjà dans le tableau) avec les occurrences attendues. L’occurrence attendue est la fréquence que l’on devrait trouver dans une cellule si l’hypothèse nulle était vraie.

8

Quelle est la logique du test du Khi-carré?

La statistique khi-carré est un indice de la distance entre les fréquences théoriques et les fréquences observées. Plus sa valeur est grande, plus on croit que les deux variables sont associées. On conclut que la relation existe dans la population lorsque la valeur de khi-carré (selon l’hypothèse que les deux variables sont indépendantes) est trop improbable, plus précisément lorsque la probabilité d’observer une telle valeur est inférieure à 0,05 (règle de la valeur p). Dans notre exemple, on peut affirmer que lorsque les deux variables sont indépendantes dans la population, la probabilité d’observer une valeur de khi-carré de 16,14 dans un échantillon est égale à 0,003. Puisque cette probabilité (valeur p du test) est inférieure à 0,05, on conclut que la relation est statistiquement significative. Les logiciels fournissent généralement les valeurs p associées aux analyses statistiques.

9

Comment mesurer la force de relation?

On peut mesurer la force de la relation entre les deux variables à l’aide de l’indice V de Cramer. Une interprétation qualitative de la statistique : V plus grand ou égal à 0,70 est une relation très forte; V entre 0,50 et 0,69 est une relation forte; V entre 0,30 et 0,49 est une relation modérée; V entre 0,10 et 0,29 est une relation faible; V entre 0,01 et 0,09 est une relation très faible et si V = 0,00 est une relation nulle.

10

Qu’est-ce que le gamma et l’analyse des variables ordinales?

L’analyse du khi carré est appropriée pour des variables mesurées à l’aide d’échelles nominales ou ordinales. Lorsque les deux variables sont mesurées à l’aide d’une échelle ordinale, on peut procéder à une analyse complémentaire à l’aide de la statistique gamma. La statistique gamma mesure le sens et la force de la relation entre deux variables ordinales. On peut utiliser le schéma d’interprétation de V de Cramer (pour des valeurs absolues de gamma).

11

Quelles sont les conclusions à propos de l’analyse des tableaux croisés?

Il est important de s’assurer que les fréquences à l’intérieur du tableau sont suffisamment grandes. Il faut toujours interpréter les résultats de l’analyse.

12

Quelle est la valeur de p ou la signification asymptotique?

C’est l’erreur alpha, soit la probabilité ou le risque de commettre une erreur en déclarant qu’il existe une différence significative entre les fréquences – oui ou non – des deux groupes. Cette valeur de p permet de confirmer ou d’infirmer l’hypothèse de recherche (H1). Le seuil de signification : 0,05 (habituellement). Si la valeur de p ou signification asymptotique est supérieure à 0,05, vous devez accepter l’hypothèse nulle (H0) et conclure qu’il n’y a pas de différence significative ou de relation. Si la valeur de p ou signification asymptotique et inférieure à 0,05, vous devez rejeter l’hypothèse nulle (H0) et conclure qu’il y a une différence significative ou une relation.