Cours 10 - Test d'indépendance du CHI-CARRÉ Flashcards
Quel est l’utilité du CHI-2 ?
Vérifier si deux variables qualitatives (nominales et/ou ordinales) sont indépendantes l’une de l’autre
- H0: il n’existe pas de différences entre les groupes à l’étude (indépendance des variables)
- Ex: il existe une différence quant au nombre de crime qui se produit dans un quartier selon le type de zonage
Quel est l’utilisation du CHI-2 ?
Pour vérifier: L’Occurrence/Présence simultanée des modalités de la 1er variable et de la 2e variable
- Tableau croisé (ou de contingence): répartition des effectifs à travers les modalités des deux variables combinées
- Test du chi-carré (chi-2): statistique inférentielle
…..Effet observé de la VI sur la VD - relation statistiquement significative (p < 0.05)
Quel sont les postulats nécessaire pour être en mesure de faire le test du CHI-2 ? **
a) Deux variables qualitatives (nominales/ordinales)
b) Minimum de 5 effectifs théoriques par cellule
c) Importance de la grosseur de l’échantillon (n), de la distribution des effectifs et du nombre de catégories
Quel est la variable dépendante et indépendante dans un tableau croisé ?
Qu’est que la fréquence marginale ?
Colone: indépendante
Ligne: dépendante
- La fréquence marginale : consiste en la colonne “total” de la variable indépendante ou le “total” de la rangée de la variable dépendante.
Que permet le test d’indépendance du CHI-2 ?
Statistiques inférentielle
- Permets de connaître si la différence observée entre les groupes est statistiquement significative ou non
- Le test du CHI2 est une comparaison entre la distribution des fréquences observées (FO) et la distribution des fréquences attendues (fréquences théoriques; FT)
Qu’est que la valeur “critique” dans le test d’indépendance du CHI-2 ?***
*****Savoir pour l’examen!!!!!:
a) Si la valeur du CHI-2 est supérieur à la valeur critique = relation statistiquement significative (p < 0.05), donc rejeter l’hypothèse nulle
b) Si la valeur du CHI-2 est inférieur à la valeur critique = relation non statistiquement significative (p > 0.05), donc conserver l’hypothèse nulle
Déterminer la valeur critique:
- La valeur obtenue à ce calcul permet de savoir si la différence observée est réelle ou peut-être plutôt le fruit du hasard/erreur d’échantillonnage.
- Plus elle est élevée, plus il y a une différence importante entre ce qui était attendu et ce qui est observé
= plus il y a de chance que la relation soit statistiquement significative (p<0.05;rejet de H0)
*La valeur qu’on trouve dans le tableau, consiste en la valeur critique!!
Quelles sont les étapes (application pratique) du test d’indépendance du CHI-carré ?
- Mentionner votre H1 (non-directionnelle, puis directionnelle par la suite)
- Effectuer le test statistique
(a) Mentionner s’il y a respect des postulats/conditions ? - Rejet ou non-rejet de l’H0 ?
- Si non-rejet de HO – passe directement à l’étape 5. - Si rejet (relation statistiquement significative):
(a) Précisez la direction de la relation (différence de groupe observées)
(b) Précisez la force de la relation (à l’aide des indices de force) - Présentes et interprétez les résultats (études antérieures ?)
Qu’est que l’indice de force dans le test d’indépendance du CHI-2 ?
L’indice de force à pour but de déterminer le poids de la variable indépendante sur celle de la variable dépendante. À quel point la variable indépendante est responsable de la fluctuation de la variable dépendante.
*On doit faire 1 choix parmi les 4 types d’indices
Par exemple, l’interprétation permet de dire qu’il existe une relation de force (modérée) entre les variables X et Y, puisque la valeur de l’indice de force est entre 0,20 et 0,40.
Quel sont les 4 types d’indices de force ?
- Phi (Φ): 2x2
- C de contingence
- Gamma
- V de Cramer
Quels sont les caractéristiques d’un test paramétrique vs non-paramétrique ?***
- Paramétrique: absolument avoir au moins 1 variable quantitative qui est normalement distribué
- Non-paramétrique : Dans le cas d’1 variable quantitative non-normalement distribué ou 2 variable qualitative.
Expliquer l’indice de force: Phi (Φ): 2x2***
- Phi (Φ): 2x2
- uniquement variable dichotomique
Expliquer l’indice de force: C de contingence**
- Même nombre de catégories sur les deux variables (ex: 3X3) ou (4X4) etc…
- Doivent avoir le même nombre de modalités, tant chez la variable indépendante que dépendante pour utiliser ce type d’indice de force.
Expliquer l’indice de force: Gamma***
Si les deux variables sont ordinales
Expliquer l’indice de force: V de Cramer**
- Si aucun autre indice n’est adéquat
- Si je peux pas utiliser les types a,b,c
Vrai ou faux, le test du CHI-2 est non paramétrique ?**
Vrai, Test plutôt “flexible”; non paramétrique*
