Cours 2 : test de moyennes - test T Flashcards
But et utilité du test de moyenne
Comparer des groupes
Vérifier si les moyennes de 2 groupes sont statistiquement différentes
La statistique inférentielle (T) permet de savoir si réelle différence : si représente différences qu’on retrouverait dans la pop générale
Variables à l’étude
VI : variable nominale dichotomique
VD : variable quanti (continue)
Valeur critique du t
D’après le degré de liberté ((n1+n2) - 2) et le seuil de signification (fixé à p»0,05)
Valeur critique : positif et négatif dans le graphique et en dessous ou au dessus de ça = résultats significatifs = rejet de la H0
Si dans le milieu = non rejet de la H0
Si test unilatéral : on teste seulement / côté de la courbe
2 tests de moyennes paramétriques et un non-paramétrique
Paramétriques :
pour échantillons indépendants
Pour échantillons appariés
Non-paramétriques :
Test du U de Mann-Whitney : pour petit échantillon qui vient biaisé nos moyennes, ou non normale
Test T pour échantillons indépendants : conditions / postulats
Conditions ;
VI dichotomique
VD quantitative (continue / intervalle)
Postulats :
- Distribution normale de la variable dépendante (moins problématique si n»50)
- Min de 15-30 cas par groupe
- Homogénéité de la variance des groupes : test de Levene
Expliquer le test de Levene
Ce qu’on veut généralement, c’est que le test soit non-significatif pour que les variances soient homogènes
Si variances différentes : les groupes sont plus ou moins comparables
Si test de levene significatif (»0,05) : variance des groupes est hétérogène : on regarde la première ligne du tableau
Si non-signification : + que 0,05 : homogènes : on regarde la 2e ligne du tableau
Étapes / procédure
- Hypothèse pour l’analyse
- Test statistique (respect des postulats / conditions)
- Rejet ou non-rejet de la H0?
- Si rejet (px0,05) : précisez le sens et la force de la relation
- Présentation et interprétation des résultats
Formule
(T(50,13) = 3,29, p«0,01)
(T(ddl) = T, p« 0,05 (ex)
