Mémoire statistiques

Kutylasylvie · May 2018

Bonjour tout le monde !
Je viens de découvrir ce forum et je tente de poser ma question.

J'effectue actuellement mon mémoire sur des patients Alzheimer : 1 groupe avec des hallucinations (22) et et 1 sans Hallucination (16)
J'ai leur score à différents tests (MMS; BREF)
Et également d'autres tests où je sais si c'est déficitaire (noté 1) ou normal (0)

Je souhaiterais voir s'il y a une différence entre ces deux groupes pour chaque test.
C'est le Mann Whitney que je devrais utiliser ? Wilcoxon ?
Merci d'avance.
Sylvie

[Henry Mann (1905-2000) et Donald Witney (1915-2007) prennent toujours une majuscule. AD]

gerard0 · May 2018

Bonjour.

Tout dépend du type de résultats à ces tests. Si c'est un résultat catégoriel (bon, moyen mauvais), un test de khi-deux peut être envisagé; pour des résultats vraiment numériques, si on peut les penser gaussiens, ou proches (somme ou moyenne de divers indicateurs numériques), on peut penser à un test de Student, sinon, on prendra du non paramétrique, genre Mann-Whitney.

Cordialement.

Kutylasylvie · May 2018

Je possède les deux type de résultats :

- résultat catégoriel (bon mauvais)
et
- numérique (somme ou moyenne)

donc je peux prendre les deux tests

pour quelle raison devrait-on prendre Mann-Whitney ? pourquoi dit-on non paramétrique?

Merci pour la réponse en tout cas!

gerard0 · May 2018

Heu ... ce n'est pas le lieu de faire un cours de statistiques. Donc rapidement :
Si la population n'est pas gaussienne, l'hypothèse à la base du test de Student n'est pas vérifiée. Donc on prend un test non paramétrique (pas basé sur l'existence d'une loi connue sur les données); Wilcoxon non apparié ou Mann-Whitney (ils sont très proches).

Il serait bon que tu étudies rapidement un cours de statistiques sur les tests ....

Kutylasylvie · May 2018

Il est vrai que cela fait 2 ans que je n'ai pas fait de statistiques ... Je suis réellement perdue avec Statistica ... Je vais voir si je peux y arriver

bon ca sera non paramétrique.

Merci beaucoup en tout cas

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