Tests d'hypothèses paramétriques et non paramétriques

Résumé du document

Cours de statistiques au format PowerPoint portant sur les tests d'hypothèses paramétriques et non paramétriques. Présentation de plusieurs types de tests statistiques à effectuer dans les recherches pour tester la robustesse des résultats.

Extraits

[...] Le rejet de H0 indique que la somme des rangs positifs n'est pas égale à la somme des rangs négatifs et qu'il y a une différence entre les deux groupes comparés. [...]

[...] Le test de signification de la corrélation On effectue un test statistique pour savoir si le coefficient de corrélation est significatif H0 : r = 0 : il n'y a pas de relation entre les variables H1 : r 0 : il y a une relation significative entre les variables Plus la valeur est proche de 1,00 plus la corrélation est forte, plus elle est proche de 0 plus elle est faible. La valeur du coefficient n'implique pas une relation de cause à effet entre les variables. Le test de signification de la corrélation Le r peut être transformé en une distribution t où t est représenté par l'équation : t = rÖn - 2 Ö1 - r2 Lorsque H0 est fausse, l'interprétation est que le r calculé est statistiquement différent de 0. [...]

[...] Le rejet de H0 implique que la relation entre les variables est significative Tests paramétriques Régression linéaire: variables quantitatives prédiction de Y par d'où une certaine relation de cause à effet H0 : il n'y a pas de relation significative entre les deux variables Le rejet de H0 veut dire qu'il y a une relation entre les deux variables que la variable indépendante prédit la variable dépendante Tests paramétriques L'utilisation des tests paramétriques nécessitent certains postulats: distribution normale de la variable mesurée même variance sur les échantillons habituellement, grands échantillons 30) échantillons aléatoires et indépendants Tests paramétriques L'utilisation des tests paramétriques nécessitent certains postulats: distribution normale de la variable mesurée même variance sur les échantillons habituellement, grands échantillons 30) échantillons aléatoires et indépendants L'hypothèse teste un paramètre i.e. la comparaison de moyennes Tests paramétriques L'utilisation des tests paramétriques nécessitent certains postulats: distribution normale de la variable mesurée même variance sur les échantillons habituellement, grands échantillons 30) échantillons aléatoires et indépendants L'hypothèse teste un paramètre i.e. [...]

[...] Le test de signification de la corrélation Le r peut être transformé en une distribution t où t est représenté par l'équation : t = rÖn - 2 Ö1 - r2 Lorsque H0 est fausse, l'interprétation est que le r calculé est statistiquement différent de 0. Si n est grand, la corrélation entre les variables n'a pas besoin d'être très élevée pour être significative. Si n est petit, la corrélation doit être très forte pour être significative. [...]

[...] Si n est petit, la corrélation doit être très forte pour être significative. La régression Consiste à prédire le score d'une variable (variable dépendante à partir de la valeur du score correspondant d'une autre variable (variable indépendante Par exemple : on peut prédire le score d'autonomie fonctionnelle (variable dépendante) à partir de la durée de séjour à l'hôpital (variable indépendante) de sujets ayant fait un AVC on peut prédire le poids de l'enfant à la naissance en fonction de la prise de poids de la mère pendant la grossesse La régression Lorsqu'on a un certain nombre de valeurs de X (par ex la durée de séjour) et de Y (l'autonomie), on peut tracer la droite de régression, on peut calculer a et b puis prédire la valeur de Y1 (score à l'échelle d'autonomie fonctionnelle) pour chaque valeur de X (nombre de jours à l'hôpital). [...]