Cours 2 - Tests statistiques utilisés pour comparer des groupes , 2 : Test t à n appariés Flashcards
Le test t pour échantillons appariés permet
d’évaluer si la moyenne des différences entre deux variables est significativement différente de zéro au sein de l’échantillon étudié.
Le test t à n appariés est utilisé dans 2 types de principaux de designs xpmentaux
(mais y’en a 4..)
1) Plans à mesures répétées avec intervention;
2) Plans à mesures répétées sans intervention;
3) Plans à sujets appariés avec intervention;
4) Plans à sujets appariés sans intervention.
Exemple d’étude de test t d’n appariés
les études longitudinales. On est dans monde de comparaison de résultats, mais pas de pers, car ce sont les mm pers.
Contexte de test t à n appariés.
Cet exemple est un exemple de quel type de design xpmental?
Marcos souhaite évaluer l’efficacité d’un atelier sur le leadership destiné à 60 managers. Les 60 managers sont évalués par leurs supérieurs immédiats sur le Formulaire Balbinotti d’Évaluation du Leadership (FBÉL), avant et après l’atelier. Le fichier de données SPSS de Marcos contient 60 cas, un pour chaque manager, et deux variables, le FBÉL avant l’atelier et le FBÉL après l’atelier.
1) Plans à mesures répétées avec intervention;
Contexte de test t à n appariés.
Cet exemple est un exemple de quel type de design xpmental?
Marcos souhaite déterminer si les travailleurs sont plus préoccupés par la sécurité de l’emploi ou par le salaire. Il a la coopération de 30 personnes travaillant dans des environnements différents et demande à chaque employé d’évaluer sa préoccupation concernant le niveau de salaire et la sécurité de l’emploi sur une échelle de 1 à 9 (1 = très faible préoccupation et 9 = très forte préoccupation).
2) Plans à mesures répétées sans intervention;
Contexte de test t à n appariés.
Cet exemple est un exemple de quel type de design xpmental?
Marcos souhaite déterminer si les individus deviennent tristes lorsqu’ils sont exposés à des personnes déprimées. Il fait passer l’Échelle Balbinotti de Mesure de la Tristesse (ÉBMT) à 40 étudiants et il classe leurs résultats. Il forme ensuite des paires d’étudiants ayant des scores ÉBMT similaires. Les élèves d’une même paire ont des scores ÉBMT plus proches que deux élèves de paires différentes. Marcos affecte ensuite (au hasard) les deux étudiants de chaque paire appariée à l’une des deux conditions suivantes : un étudiant de chaque paire est exposé à une personne déprimée, et l’autre personne est exposée à une personne qui ne présente aucun signe de dépression. Les scores ÉBMT (qu’il appelle scores post-ÉBMT) sont obtenus sur les élèves après qu’ils ont été exposés à une personne dépressive ou non dépressive.
3) Plans à sujets appariés avec intervention
Contexte de test t à n appariés.
Cet exemple est un exemple de quel type de design xpmental?
Marcos souhaite savoir si les maris et les femmes confrontés à des problèmes d’infertilité ressentent la même anxiété. Il obtient la coopération de 24 couples infertiles et administre ensuite la Mesure Balbinotti de l’Anxiété Liée à l’Infertilité (MBALI) aux maris et aux femmes. Le fichier de données SPSS de Marcos contient 24 cas, un pour chaque paire mari-femme, et deux variables, les scores MBALI des maris et les scores MBALI des femmes. Notez que dans cette étude, les participants sont des couples ou des paires appariées, et que les conditions dans lesquelles l’expérimentateur obtient les scores MBALI sont les deux niveaux de sexe chromosomique, hommes et femmes.
4) Plans à sujets appariés sans intervention
Quels sont les prérequis du test t à n appariés?
(2 éléments)
1) La DIFFÉRENCE des scores doit être normalement distribuée (à tester !)
2) Les scores doivent être indépendants les uns des autres
P/r aux prérequis des tests t à n appariés,
1) La DIFFÉRENCE des scores doit être normalement distribuée,
explication générale
Les différences de scores sont créées en soustrayant l’une des variables de l’autre. Dans de nombreuses applications avec une taille d’échantillon modérée ou plus importante, le test t pour échantillons appariés peut fournir des valeurs p relativement précises même lorsque la distribution des différences de scores n’est pas parfaitement normale dans la population. Une taille d’échantillon modérée est souvent définie à environ 30 paires de scores. Toutefois, des échantillons plus importants peuvent être nécessaires pour obtenir des valeurs p plus valides si la distribution de la population s’éloigne significativement de la normalité. De plus, la puissance de ce test peut être réduite si la distribution de la population présente des problèmes d’asymétrie ou de kurtose (aplatissement ou concentration excessive).
La diff des scores doivent ê normalement distribuée. C’est pas que mes données soient distribuées normalement, vrm la diff.
Important. Souvent les gens dans la litt respectent pas ça.
P/r aux prérequis des tests t à n appariés,
2) Les scores doivent être indépendants les uns des autres,
explication..
Le test t pour échantillons appariés donne des valeurs p inexactes si l’hypothèse d’indépendance n’est pas respectée.
Pour le test t à n appariés, qu’en est-il de la taille d’effet (d)?
Same same.
Par convention, le teste d de Cohen de 0.2, 0.5, 0.8 sont considérés petit, moyen et grand.
Quelle est la formule de taille d’effet?
d = moyenne / É-T
OU
d = t / racine carrée de N
Mais pour un test t à n appariés, on peut aussi calculer un autre type de taille d’effet, on parle alors de la
taille d’effet (n2)
qu’on prononce êta au carré
Précisions sur n2 (êta au carré)
Un êta au carré (η2) peut être calculé à la place du test d. La valeur de η2 est comprise entre 0 et 1, les valeurs proches de 1 indiquant une proportion plus élevée de la variance pouvant être expliquée par une variable donnée du modèle
Précisions sur n2 (êta au carré) dans mes mots
-Ça c’est demandé dans les revues + prestigieuses. Pourquoi? Pcq le d de cohen parle de la distance par É-T, ce qui est compliqué à interpréter. C’est la distance via écart-type…
-L’éta (η2) au carré va me dire l’explication de la variance, et c’est ce que les psy veulent savoir. Ça donne un %.
-Ex.: Je prends la vitamine C pour dimuner la quantité de journées que j,ai la grippe. J’ai fait ça en 2 étapes, la première année jai rien pris. J’ai eu 12 jours de gripppe. La 2e année, j’ai pris vit C et j’ai eu 5 journées de grippe. Qu’est-ce que je teste? La diff entre année 1 et 2. η2 va me dire si utiliser vitamine explique X% de la variance de mes journées de grippe.
-Si je fais une régression, je suis en train d’expliquer le phéno, le % de variance explicatif de cette vari sur cette autre vari. Ce que le η2 nous donne, c’est exactement ça.
