Perdue avec les unités différentes des Xi Yi

TDD · April 2018

Bonsoir à tous,

J'effectue plusieurs essais (6) sur 67 candidats.
Dans chaque essai je récupère 1) la durée réelle du test en secondes et 2) l'estimation de la durée faite par le candidat en cm (une échelle de 0 à 17 cm où 0 veut dire très lent et 17 très rapide)
J'ai 2 conditions, une première pour les essais 1, 2 et 3 et une deuxième pour les essais 4, 5 et 6.

Et avec les secondes et les centimètres je ne sais pas du tout comment faire pour relier les deux et pouvoir étudier cela tranquillement. (Ça n'aurait pas pu être les mêmes unités non...)

Merci beaucoup à ceux qui m'éclaireront, je patauge complet...

Math Coss · April 2018

C'est incompréhensible.
De quoi parles-tu ? D'une épreuve de sport au bac où tu veux noter la capacité à estimer le temps d'une course en plus du temps lui-même, parce que tu es prof. ? D'un exercice posé par un professeur pervers, parce que tu es lycéen.ne ?
Tu as un tableau de 2 fois 6 fois 67 nombres ?
Quel est ton but ? Savoir quels sont les candidats qui sont le plus précis dans l'évaluation de leur « durée réelle », whatever that is? Du moins, établir une corrélation entre l'estimation et la mesure ?
C'est quoi, une « condition » ? Une évaluation du temps pour les trois premiers essais et une pour les trois suivants ?

Mais surtout : quel est ton but ?

TDD · April 2018

Salut Math, merci de passer par là :-)

Je vais tenter d'expliquer au mieux...

Le but : étudier les effet de la pression temporelle sur le jugement du passage du temps

J'ai pour cela des résultats d'expérience, sous-forme de tableau.
On a n = 67 candidats
6 essais sont faits l'un après l'autre sur chaque candidat.
On récupère pour chaque essai : le temps en seconde de l'essai + l'estimation de la durée de l'essai par le candidat en cm (une échelle de 0 à 17 cm où 0 veut dire très lent/temps passé lentement et 17 très rapide/le temps est passé vite)
Il y a 2 conditions expérimentales, la neutre sans pression, qui correspond aux 3 premiers essais, puis celle avec pression qui correspond aux 3 derniers essais.

C'est mieux ? :-)

Math Coss · April 2018

D'accord, oui, c'est plus clair. Notamment le mot "conditions" qui peut vouloir dire plein de choses et qui est ici pris au sens de "conditions expérimentales".

Une façon naïve de mesurer la corrélation entre deux suites de données, c'est de calculer le coefficient de corrélation, cf. https://help.libreoffice.org/Calc/Statistical_Functions_Part_Three/fr#COEFFICIENT.CORRELATION. C'est un nombre entre $-1$ et $1$ qu'il faut interpréter comme un cosinus : près de $1$, les données sont bien corrélées ; près de $0$, il n'y a aucune corrélation (indépendance) ; près de $-1$, il y a une corrélation négative (les deux données varient à l'opposé l'une de l'autre). Ce n'est pas un problème que les unités soient différentes.

Suggestion : bricoler éventuellement, attendre que quelqu'un qui connaît plus de stat. que moi réponde.

TDD · April 2018

Merci Math pour ton retour !

J'ai effectivement déjà fait cette approche naïve comme tu le dis.
J'ai calculé le coef de corrélation pour chaque essai ; puis en mettant à la suite les essais 1+2+3 ; puis en mettant à la suite les essais 4+5+6.

Mais j'ai peur que ce soit assez bancale.
Et si je veux faire d'autres tests, genre Student, je ne vois pas comment là. Avec une partie en seconde et l'autre en centimètre.

Preneuse si d'autres sont inspirés :-)

gerard0 · April 2018

Euh ... on ne fait pas des tests parce qu'on veut le faire, mais parce qu'ils servent à prendre des décisions. Quel test de Student pour quelle hypothèse voudrais-tu faire ? Et évidemment, si les échantillons ne sont pas de même unité, comparer leurs moyennes avec Student n'a aucun sens.

Cordialement.

TDD · April 2018

Ok donc tu veux dire que juste en faisant la corrélation entre les essais 1+2+3 et les essais 4+5+6 je peux répondre à l'hypothèse ? (même si c'est non significatif d'ailleurs ?). J'ai fait la corrélation sur chaque essai, mais comme ils ne sont pas indépendants puisque passés à la suite, donc en fait pas d'intérêt je pense...

Vérifier que plus la pression temporelle est forte, plus on a l'impression que le temps passe vite.

Student parce que ça me semblait être parfait pour répondre à l'hypothèse. Plan expérimental à mesures répétées.

Perdue avec les unités différentes des Xi Yi

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