tests statistiques1 Flashcards
conditions d’application de la loi Student
1) soit pour comparer une moyenne observée avec une moyenne théorique
avec n-1ddl
2) soit pour comparer deux moyennes observées
quand les deux écarts types ont la même valeur
avec n1 + n2 - 2ddl
3) comparer deux moyennes observées sur des échantillons appariés
avec n-1ddl
conditions d’application aspin welch
- se lis dans la table de Student
- quand on veut comparer deux moyennes observées avec des écarts types diff
avec mddl
conditions d’application de Fisher
- pour comparer deux variances
- ddl1 = n1 - 1
- ddl2 = n2 - 1
plus p value est grand, plus il sera facile de rejeter H0
p value et tous sont en sens inversé
donc NON
rappel de la def: c’est la valeur minimale de alpha qui conduit au rejet de H0
def p value
valeur minimale par alpha qui conduit au rejet de H0
bilatéral et unilatéral: si on rejette l’une, quelle on est obligé de rejeter aussi?
plus difficile de rejeter bilatéral: donc si on rejette H0 en bilatéral, on rejette forcément en unilatéral
mais pas l’inverse
Quand est-ce qu’on rejette H0 avec P value?
Si P value est supérieur au risque alors on ne rejette pas H0
Si P value est inférieure au risque alors on rejette H0
(On oublie pas de multiplier le risque par 2 si on passe d’unilatéral en bilatéral)
Def talpha
Distance à H0 au dessus de laquelle on rejette H0
On peut transformer une variable quantitative en dichotomique?
Oui, on peut transformer touts les variables en variables binaires (dichotomiques), il suffit de séparer en deux les valeurs (idée de seuil par exemple)
