Tests paramétriques sur des moyennes

Question 1

Quelle est la variable utilisée dans le test paramétrique?

Answer 1

Une variable “dépendante” continue normale

*VS non-paramétrique pour variables non-normales

Question 2

Quel est le but du test paramétrique?

Answer 2

Tester des hypothèses de différences (auprès d’un seul groupe OU comparer 2 groupes)

Question 3

Quels sont les trois types de tests t?

Answer 3

Test t sur un échantillon
Test t sur deux échantillons appariés
Test t sur deux échantillons indépendants

Question 4

Quel test d’hypothèse sur une moyenne utilisons-nous si nous ne connaissons pas l’écart type?

Answer 4

Test t sur échantillon: 1 variable continue

*Plus fréquent car on connait rarement l’écart type de la population

Question 5

À quoi ressemblent les hypothèses du test t sur un échantillon?

Answer 5

H0: Il n’y a pas de différence entre la moyenne de l’échantillon et celle de la population
H1: Il y a une différence entre la moyenne de l’échantillon et celle de la population

Question 6

Qu’est-ce que je cherche à savoir avec le test t sur un échantillon?

Answer 6

Est-ce que la moyenne de mon échantillon diffère significativement de la moyenne de la population?

Question 7

Quel postulat devons-nous vérifier pour le test t sur un échantillon?

Answer 7

La normalité de la distribution avec test de normalité ou intervalles de confiance d’asymétrie/aplatissement

*Si pas normal: bootstraping pour ajuster l’échantillon

Question 8

Si mon degré de liberté est de 89, dois-je regarder au ddl 80 ou 90 dans la grille?

Answer 8

Toujours aller plus bas donc 80!!! On ne peut pas supposer qu’on a plus de gens qu’on en a réellement

Question 9

Si mon degré de liberté est de 89, dois-je regarder au ddl 80 ou 90 dans la grille?

Answer 9

Toujours aller plus bas donc 80!!! On ne peut pas supposer qu’on a plus de gens qu’on en a réellement

Question 10

À quoi correspond le degré de liberté du test t sur un échantillon?

Answer 10

dl = N-1

Question 11

Quel est le but du test t sur deux échantillons appariés?

Answer 11

Tester la différence entre 2 échantillons reliés ou le même échantillon mesuré à 2 reprises (2 variables continues liées)

Question 12

À quoi ressemblent les hypothèses de test t pour échantillons appariés?

Answer 12

H0: Il n’y a pas de différence de moyenne entre les variables
H1: Il y a une différence de moyenne entre les variables

Question 13

Quel est le postulat pour le test t pour échantillons appariés?

Answer 13

Normalité des 2 variables!

*Sinon, ré-échantillonnage/bootstrap

Question 14

À quoi correspond le degré de liberté du test t sur deux échantillons appariés?

Answer 14

dl = n de paires -1

Question 15

Que devons-nous rajouter à l’interprétation du test t sur deux échantillons appariés et le test t indépendant?

Answer 15

La moyenne et l’écart type car aide à voir la direction de la différence

Question 16

Quel est le but du test t sur deux échantillons indépendants?

Answer 16

Tester la différence de moyennes sur une variable continue entre 2 échantillons indépendants

*Une VD continue et 1 VI nominale dichotomique

Question 17

À quoi ressemblent les hypothèses du test t pour groupes indépendants?

Answer 17

H0: Il n’y a pas de différence de moyenne entre les groupes
H1: Il y a une différence de moyenne entre les groupes

Question 17

À quoi ressemblent les hypothèses du test t pour groupes indépendants?

Answer 17

H0: Il n’y a pas de différence de moyenne entre les groupes
H1: Il y a une différence de moyenne entre les groupes

Question 18

Quels sont les postulats pour le test t indépendant?

Answer 18

1. Normalité de la distribution POUR CHAQUE GROUPE
   * N pourraient être différents (1 Shapiro et l’autre KS)
   * Utiliser bootstrap si non normal
2. L’homogénéité des variances

Question 19

Quelle est la théorie sous-jacente du test t sur deux échantillons indépendants? ARRANGER!!!

Answer 19

Découle de la loi de la somme des variances: La variance d’une différence entre 2 variables indépendantes est égale à la somme de leur variance

*pour pouvoir additionner des variances, elles doivent être comparables (pomme avec pomme)

Question 20

À quoi correspond le degré de liberté du test sur deux échantillons indépendants?

Answer 20

dl = (n1 - 1) + (n2 - 1)

Question 21

En quoi consiste le deuxième postulat: l’homogénéité des variances?

Answer 21

Pour pouvoir soustraire/additionner des variances, elles doivent être comparables
H0: Variances son homogènes (égales)
H1: Variances sont hétérogènes (inégales)

Question 22

Vrai ou faux: dans les postulats, on ne veut pas rejeter H0, mais dans les hypothèses oui

Answer 22

Vrai

Question 23

Quel est le nom du test à effectuer pour le postulat d’homogénéité des variances?

Answer 23

Le test de Levene

*MAIS à la main juste dire qu’on l’effectuerait et considérer que respecté

Question 24

Quel est le problème avec SPSS si notre test t est unilatéral?

Answer 24

SPSS calcule automatiquement en bilatéral, alors il faut diviser le p par 2 pour obtenir la vraie probabilité unilatérale

Question 25

Quelle est la différence entre le p et la valeur de t pour la signification?

Answer 25

On souhaite que la valeur de t soit plus grande que la valeur critique, mais on veut que le p soit plus petit que 0,05

Question 25

Quelle est la différence entre le p et la valeur de t pour la signification?

Answer 25

On souhaite que la valeur de t soit plus grande que la valeur critique, mais on veut que le p soit plus petit que 0,05

Question 26

Que devons-nous ajouter à la notation statistique si on effectue un bootstrap?

Answer 26

Les intervalles de confiance (IC 95%) et 0 ne doit pas être compris pour rejet H0

Question 26

Que devons-nous ajouter à la notation statistique si on effectue un bootstrap?

Answer 26

Les intervalles de confiance (IC 95%) et 0 ne doit pas être compris pour rejet H0

Question 27

Quelle est la taille de l’effet pour le test t? Et le barème?

Answer 27

C’est le d de Cohen (calcul diffère selon le test t)

Petit effet: 0,20
Moyen effet: 0,5
Grand effet: 0,80