moyenne et écart-type
dans Statistiques
Bonjour
Quelqu'un serait-il capable de me dire comment interpréter le cas ou l'écart-type est plus grand que la moyenne ?
Et aussi quelle est la différence entre la moyenne m et la moyenne notée "x barre" ( j'essaie de comprendre le test Z dont la statistique est donnée : ("x barre" - m)/("écart-type"/sqrt(n)) )
Merci
J'attends vos réponses
Quelqu'un serait-il capable de me dire comment interpréter le cas ou l'écart-type est plus grand que la moyenne ?
Et aussi quelle est la différence entre la moyenne m et la moyenne notée "x barre" ( j'essaie de comprendre le test Z dont la statistique est donnée : ("x barre" - m)/("écart-type"/sqrt(n)) )
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J'attends vos réponses
Réponses
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Ouh là, on n'a vraiment aucune raison de comparer une moyenne et un écart-type. Il y a plein de variables aléatoires qui ont des moyennes nulles, donc l'écart-type sera plus grand...
Ce qu'on note en général $\overline{x}$ est la moyenne "empirique", c'est-à-dire celle que l'on a observée sur l'échantillon. Si l'échantillon est $X_1,\dots,X_n$, c'est $\sum X_i / n$. Ce qu'on note $m$ c'est la moyenne "théorique", c'est-à-dire $\mathbb{E}[X_1]$. -
Merci Lucas!
Euh... tant que j'y suis je voudrais savoir si tu es amené a manipuler le logiciel statistique SAS? si c le cas es tu (toi ou quelqu'un d'autre , avis aux amateurs!) capable de me dire ce qu'est l"asymptotic standard error" alias ASE?
merci -
Si je ne m'abuse à voir la forme de Z, X suivrait-il une loi normale (de Gauss) ??
Dans ce cas, (X-m)/ecart-type suit une loi normale centrée réduite
Ici ta statistique est X barre qui suit aussi une loi normale de moyenne m et d'ecart type "ecart-type"/sqrt(n)
si tes Xi sont indépendants
Dans ce cas, Z suivrait une loi N(0,1) (normale centrée réduite)
Quelqu'un peut-il nous dire ce qu'on peut tester avec une variable ~ N(0,1) ??
On a souvent une N(0,1) divisé par quelque chose (sqrt(Xhi²) pour student, ...) mais tout seul
Pour ce qui est de la moyenne et de l'ecart type ils ne sont pas comparables car ils ne représentent pas la même chose, la moyenne mesure une valeur moyenne (au sens où on l'entend communément) alors que l'écart type (ou plutôt la variance) mesure la dispersion de tes valeurs autour de cette moyenne..
X barre est la moyenne obtenu par expérience alors que la moyenne m est la moyenne purement théorique (comme l'a dit Lucas) -
je te remercie pour toutes ces infos Askanas
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Quelqu'un pourrait-il m'expliquer en gros la définition et quand parle-t-on de probabilité (ou de test ou d'intervalle de confiance, je ne sais pas quel terme utiliser...) unilatéral et bilatéral ? Car je n'ai rien trouvé sur internet !
Et surtout peut-on me dire a quoi ça sert ??
J'essaie de comprendre dans un tableau dans lequel il y a les colonnes "Z " (la statistique de test) "two sided Pr > ¦Z " (bilatéral) et "one sided Pr >Z" (unilatéral) tableau donné par SAS
J'ai besoin de votre aide
Un grand merci d'avance -
tu as du mal cherché ^^
Regarde ça c'est bien résumé : http://www.er.uqam.ca/nobel/r30574/PSY1300/C8P5.html -
Salut,
Ce n'est pas une probabilité à proprement parler mais plutôt une p-value, ou "niveau de significativité". On demande un intervalle unilatéral ou bilatéral selon le type d'hypothèse qu'on veut tester (essayer de te trouver un poly de stats pour préciser).
"Standard error" représente souvent (une estimation de) l'écart-type sur un estimateur. -
un grand merci MERCI!! (tu)
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Bonjour
J'ai une petite question à vous poser :
Savez-vous comment on peut, à partir de l'erreur type (càd le rapport entre l'écart type et la racine carré de l'effectif), calculer un intervalle de confiance à 95% ?
Merci d'avance
[Pourquoi ne pas continuer sur la discussion que tu as déjà ouverte ? AD] -
Bonjour.
On ne peut pas.
J'ai l'impression que tu manipules des notions que tu n'as pas apprises, me trompé-je ?
Par contre, dans certaines circonstances (situation de variation gaussienne ou très grands échantillons), la moyenne et l'erreur type permettent de donner un intervalle de confiance sur la moyenne. Car "un intervalle de confiance a 95%" a autant de sens que "une valeur approchée à 0,01 près". Une valeur approchée de quoi ? Un intervalle de confiance sur la valeur de quoi ?
Je te joins la suite du cours de LP Commerciale qui parle de ça.
Cordialement
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Merci pour les cours Gerard.
Effectivement je manipule des notions que je ne connais que très vaguement (voire pas du tout) ou que théoriquement.
Je suis étudiante en master de mathématique spécialité statistique et je suis actuellement en stage, je n'ai personne vers qui me tourner en ce moment car mon maître de stage est absent pour 1 mois.
Je travaille sur la validation d'un questionnaire sur les mots de tête en Allemagne, le questionnaire a été envoyé aux personnes deux fois à 1 mois d'intervalle. La validation du questionnaire passe par plusieurs étapes et entre autre on se pose la question de savoir si les réponses données par les personnes (pour chacune des questions) est la même. On mesure cela avec un coefficient kappa compris entre -1 et 1 ( + le coefficient est proche de 1 mieux c'est, et les personnes ont répondu la même chose à un mois d'intervalle)
Je me retrouve donc devant un tableau SAS qui possède (pour chaque question, en lignes)
- une colonne "kappa" qui donne la valeur du coeff kappa entre -1 et 1
- une colonne "erreur type"
- deux colonnes pour les 2 extrémités de l'intervalle de confiance à 95 % ( du coefficient kappa j'imagine..?)
- une colonne "erreur type en dessous de H0"
- une colonne avec la p-value bilaterale (one-sided Pr > ¦Z) et
- une dernière colonne avec la statistique de test Z (Z étant le rapport du coefficient kappa et de la racine carrée de la variance du coefficient kappa) qui je pense suit une loi normale.
J'essaie de voir le lien entre tout ça et j'aurais voulu savoir si on pouvait calculer les extrémités de l'intervalle de confiance à partir de l'erreur type ? -
Hors-sujet : Tu fais ton master de statistique à Strasbourg ??
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J'aurai du mal à t'aider,
Je ne connais pas SAS, donc l'interprétation de ses tableaux de résultats encore moins. Le mieux serait d'avoir le manuel du logiciel (ou l'aide en ligne).
Les bornes de l'intervalle de confiance utilisent souvent l'erreur type. Dans ce cas, je ne sais pas.
Mais si tu es en master statistique, tu devrais avoir dans tes cours les réponses. Pour ma part, je n'ai eu aucune formation, ni en stats, ni en probas.
Cordialement -
Oui Askanas je fais mon master de stat a Strasbourg!! 1ere annee pourquoi? ...toi aussi?
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Je suis désolée d'insister mais j'aimerais vraiment savoir concrètement comment à partir de l'erreur type on peut calculer les deux bornes de l'intervalle de confiance dans mon cas explique ci-dessus (d'après Gérard les bornes de l'intervalle de confiance utilisent souvent l'erreur type, mais comment ?), et quelle est la différence entre l'erreur type et l'écart type ?
Encore une petite question : lorsque l'on a la Statistique de test (qui suit une loi normale) et qu'on veut la p-value (unilaterale ou bilaterale) correspondante , il suffit de regarder une des deux tables ci dessous avec a=0.05 si le seuil est de 5%?
http://www.mmas.univ-metz.fr/~bonneau/STAT0607/Tables-loi-normale.xls.pdf
Merci et encore désolée d'insister
PS : Gérard, je suis en master de maths et je fais beaucoup de théorie (ce que font les étudiants en maths fondamentales) et je ne fais pas d'applications en cours... Si je pose toutes ces questions sur le forum, c'est que je n'ai pas la réponse dans mes cours. -
Bonjour
Notre ami veut sans doute dire : Etant donnée une suite de nb >0 rencontre-t-on le cas où l'écart-type est > à la moyenne. J'ai un peu cherché ce pb mais n'ai pas trouvé. Je reviens à celui des maux de tête des Allemands On considère un panel d'individus (panel = échantillon utilisé à plusieurs expériences, fréquemment utilisé pour l'étude de l'effet d'un médic, d'une entraînement, d'un apprentissage,...) dans ce cas il faut quantifier l'état de chaque individu avant et après la prise du médic soit par un nb (je préfère) ou une lettre. et le test à employer est la comparaison des moyennes de 2 séries de nb appairés qui donne un résultat différent de la comparaison des moyennes de 2 séries de nb.
Envoie les 2 colonnes en pj. -
en fait Koniev lorsque j'ai ecrit mon premier message pour ce sujet je croyais que dans mon cas la statistique Z qui a ete utilisee etait celle pour la comparaison de moyenne.. or ce n'est pas le cas car dans mon exemple je me sert du coefficient kappa de cohen et la statistique Z ici est donc le rapport entre le coefficient kappa et la racine carre de la variance de ce meme coefficient kappa.
Je ne pense pas que ce soit la meme chose que ce dont tu parle dans ton dernier message...?
Je n'ai pas la possibilite de t'envoyer les donnees pour cause de confidentialite
desolee -
Bonjour Delf.
Je suis désolé, mais je ne peux te répondre, ne connaissant pas la statistique de Kappa. C'est ce que je t'indiquais dans mon dernier message.
Mon conseil : Pose la question sur la loi de la variable kappa (en précisant ce qu'elle est) sur un nouveau message section probabilités (avec peut être un message aux modérateurs expliquant qu'il ne s'agit pas d'un doublon avec ce fil).
Cordialement -
Bonjour
Saporta "cause" brièvement du kappa de Cohen à la page 154 de son livre : Proba, analyse des données et stat. La formule me semble indigeste en l'absence d'un programme info. MINITAB donne la possibilité de calcul d'un kappa cousin de celui de Cohen. Il en a plusieurs (de cousins) nés depuis l'an 2000 Il faut se tenir au courant !
Si tu veux bien passer outre de la confidencialité de ton tableau je t'offre le calcul. Ce sera pour moi une occasion de faire connaissance avec ce kappa.
Cordialement
Koniev -
Bonsoir Delf.
je viens de regarder ce qu'est le kappa de Cohen. je n'ai pas sa statistique, mais elle doit utiliser la loi multinomiale et probablement s'approximer, sous certaines conditions à partir de la loi Normale ou d'un de ses dérivés (loi du Khi-deux ou autres).
Par contre, la ligne "erreur-type" ne me semble pas pouvoir s'appliquer à kappa, car pour une question (donc deux séries de réponses) il n'y a qu'une seule valeur de kappa. Et avec deux séries de réponses, on n'a pas une, mais deux variables qui de plus n'ont pas d'erreur type puisqu'elles sont qualitatives.
Donc le mode d'emploi de SAS est vraiment nécessaire, à moins que ton travail soit justement de deviner ce qu'il raconte à partir de résultats.
Cordialement -
Complément :
Tu peux regarder kappa .
J'en retire que l'erreur type est bien celle de kappa (calculée à partir d'une modélisation approchée) et que Z est tout simplement la loi Normale ici (toujours par approximation). Donc l'intervalle de confiance (sur Z) est bien construit à partir de l'erreur type.
Cordialement -
je te remercie Gerard pour ces informations , j'ai une remarque: j'ai lu quelque part que , en general on ne calcule pas un intervalle de confiance pour une statistique de test mais pour "quelque chose de concret" que l'on cherche a trouver par exemple une moyenne dans un echantillon ou alors dans mon cas la valeur du coefficient kappa. Qu'en penses tu?
Si je suis bien ton raisonnement il est possible de calculer l'IC pour le coeff kappa en utilisant la valeur du kappa ainsi que l'erreur type
j'ai une idee de la formule qui permet de calculer les bornes de lC dans mon cas , serait il posible de commenter ce qui suit ?
calcul d'un IC pour une moyenne calculée utilisant entre autre la valeur de la moyenne et l'erreur type :
on a les donnees des tailles de personnes 175 167.5 190 188 165 166 167 176 et la moyenne est 174.3125000 et l'ecart type est 9.9460599....
l'intervalle de confiance est donne par [ moyenne - 2*erreur-type ; moyenne + 2*erreur type ]
Question : je peux appliquer cela dans mon cas du calcul de l'IC pour le ceoff kappa? j'ai fait le calcul (en fait c une verification car j'ai les reponses dans mon tableau ; mais je cherche juste a savoir comment ca marche) pour une question et obtient les resultats [0.3267;0.7351] au lieu de [0.3308;0.7310] qui est la valeur de mon tableau (calculer par SAS) je n'obtient pas tout a fait la meme chose mais je pense que cela est du a des erreurs d'arrondissement/d'imprecision des decimales. Qu'en pensez vous??
MERCI -
> les mots de tête en Allemagne
On dirait du Pierre Dac. -
Delf,
que de questions !
Pour l'intervalle de confiance, il faut distinguer deux cas :
* Connaissant la loi d'une statistique, complètement, on peut calculer un intervalle de confiance sur sa valeur lors d'une réalisation. par exemple, connaissant la loi de la population, N(10;1) par exemple, on peut en déduire la loi de la moyenne d'un échantillon de 100 valeurs : c'est N(10; 0,1). Donc donner un intervalle de confiance à $95\%$ pour la moyenne d'un échantillon tiré concrètement au hasard : [10 - 2 * 0,1; 10 + 2 * 0,1]. Il y a donc $95\%$ de chances que la moyenne des 100 valeurs soit entre 9,8 et 10,2.
* Connaissant la famille de lois de la statistique (une loi Normale de moyenne inconnue, de variance 1, par exemple), et les résultats d'une expérimentation (moyenne de l'échantillon de 100 valeurs 9,99), on peut définir un intervalle de confiance à $95\%$ sur la moyenne inconnue m : [9,99 - 2*0,1; 9,99 + 2*0,1]. Par contre, ce $95\%$ n'est pas la probabilité que m soit entre 9,79 et 10,19 (m est entre ces deux valeurs de façon certaine - par exemple si m vaut 10 - ou n'y est pas de façon certaine - par exemple si m vaut 10,2). C'est bien une probabilité, celle qu'un tirage d'échantillon au hasard encadre m.
Pour le calcul de l'intervalle de confiance, comme Z est approximé (sous l'hypothèse H0) par une loi Normale, la méthode est bien celle-ci. Reste à voir ce que fait exactement le logiciel. Attention, c'est l'écart-type sur Z qui doit servir, éventuellement estimé par l'erreur type. Une chose m'inquiète un peu : l'intervalle donné par SAS est, selon tes dires, plus étroit que celui que tu calcules.
Cordialement -
Bonjour
Si tu entres "kappa de Cohen" sous GOOGLE tu en as des pages et sur la 1ère un site offre un logiciel qui permet le calcul.
Cordialement
Koniev -
merci beaucoup koniev ! j'ai deja consulte (mais pas entierement) ce lien et merci a Gerard!
Gerard pourquoi es tu inquiet du fait que l'intervalle SAS de mon tableau est plus etroit que celui que je calcule? cela ne peut il pas simplement etre du a des erreurs d'arrondissement ? (on a choisi dans le tableau de donner des valeurs avec 4 chiffres apres la virgule mais peut etre que SAS lui calcule avec la "vraie" valeur)
... -
Si je suis inquiet, c'est que je ne crois pas que l'erreur provienne d'une imprécision de calcul. Où alors elle est présente dès le début (valeurs de kappa et de sa variance). Tu peux facilement le vérifier avec ton tableau SAS.
L'intervalle de SAS aurait été plus large que le tien, j'aurais interprété cela comme l'utilisation d'une loi de Student à la place de la loi Normale. Que je ne saurais pas justifier actuellement (Je regarderai tout ça un jour, mais actuellement, mon cerveau est un peu limite, trop de travail depuis 9 mois).
Encore une fois, utiliser un logiciel dont on ne sait pas ce qu'il fait comporte d'énormes inconvénients, dont le moindre n'est pas de calculer faux.
Cordialement -
je me suis renseigné aupres de quelqu'un qui est initié a SAS dans mon entourage et cette personne m'a dit que SAS affiche les valeurs des resultats avec un arrondissement de 4 chiffres apres la virgule mais que SAS realise les calculs avec les donnees exactes , d'ou la difficulte de retrouver exactement les memes resultats que dans mon tableau en faisant les calculs a la main....
-
Delf,
rien ne t'empêche de faire un calcul avec une forte précision (un tableur, genre Calc ou Excel travaille généralement avec 18 chiffres significatifs). Je pense que l'imprécision de calcul, si tu fais un peu attention de ne pas arrondir les résultats intermédiaires, ne peut justifier cet écart.
Cordialement -
Bonjour
Le kappa estime la "ressemblance" entre les notes données par 2 (ou plus) examinateurs. Il tient compte de la proximité des notes et pas seulement de leur stricte identité.
On le trouve sur le Net.
Cordialement
Koniev -
merci Koniev et Gerard !
-
Bonjour a tous
j'aurais une autre petite question a poser : lorsque l'on veut faire une analyse de la variance il faut s'assurer (par un test eventuellement) que notre echantillon suit une loi normale, n'est ce pas? quelqu'un serait il capable de m'expliquer pour quelles raisons?
j'attends vos reponses MERCI -
delf :
Faire un modèle statistique (paramétrique) c'est supposer que les données sont issues d'une certaine distribution, ou plutôt d'une certaine famille de distributions. Toute l'inférence est relative à cette supposition. Le modèle d'analyse de variance suppose que les données sont issues d'une loi normale.
Par exemple le "95%" d'un intervalle de confiance à 95% est une probabilité calculée sur base de la loi normale. Si tes données sont distribuées selon une autre loi, il n'y a pas de raison que l'intervalle de confiance soit à 95%. -
Bonsoir Delf.
je complète ce que dit Steven :
"lorsque l'on veut faire une analyse de la variance" : En fait, la plupart des tests de variance sont des applications des propriétés de la loi Normale. Et la méthode dite "analyse de la variance" a été proposée par Fischer pour des échantillons dont on pouvait assez facilement penser que la loi sous-jacente était la loi de Gauss.
Par contre, l'Anova s'est ensuite révélée plutôt "robuste", autrement dit, pour des échantillons assez grands, la méthode marche encore même si la répartition (dans la population) est loin d'être gaussienne. Attention, c'est la population qui doit être à peu près gaussienne, pas l'échantillon. Un test sur l'échantillon ne prouve pas grand chose, et un échantillon de 20 valeurs tirées d'une loi N(0,1) n'a rien de "gaussien".
Cordialement -
Moi je n'ai jamais bien saisi cette histoire de "robustesse". Qu'est-ce que ça signifie que la méthode marche même si la distribution des observables n'est pas gaussienne ? Par exemple, que sont $\mu_1$ et $\mu_2$ dans l'hypothèse $H_0: \mu_1 =\mu_2$, qui à la base sont les moyennes de deux lois gaussiennes ? Ce test devient un test pour quelle hypothèse ? Et comment l'erreur de type I peut-elle encore avoir un sens ?
-
Bonjour, j'aurais quelques questions a poser par rapport a l'analyse de la variance :
Est ce que quelqu'un serait capable de me parler du test de Kurskall Wallis s'il vous plait? (les programmes SAS ont ete fait je dois les comprendre) je suis dans le cas ou on doit faire une ANOVA (comparaisons de moyenne dans les sous populations pour les patients sains et les patients malades) donc (dites moi si je me trompe) on doit tester la normalité ainsi que l'homogeneité des variances des populations. d'apres ce que je comprends on a fait le test de kurskall-wallis car on est dans le cas de la non homogeneite des variances.. mais dans ce cas on ne va pas pouvoir faire l'ANOVA? (dans mon programme SAS je ne vois pas de trace d'anova ni de test de kolmogorov-smirnov (sert a tester la normalite))
Ma question est engros: on ne peut pas faire d'anova si la normalité et l'homogeneite des variances n'est pas verif? et... dans mon cas on fait le test de kruskall wallis " a la place de" l'anova car on n'a pas l'homogeneite des variances??
pouvez vous m'aider?
Si vous avez besoin de plus de details n'hesitez pas a me le dire
MERCI -
Bonjour Steven.
Il y a deux façons de considérer les tests construits sur la loi Normale (Ce sont les plus nombreux !) :
* A la "mathématicienne" : Asymptotiquement, la loi est normale (ou du Khi-deux, ou ...). Mais les échantillons infinis, ça ne court pas les rues. sur ce forum, c'est plutôt des échantillons petits qui apparaissent.
* A la "praticienne" : On retient ce qui marche, y compris dans les cas proches de la situation type (celle qui a permis de faire la belle démonstration du mathématicien). Et quand on peut s'éloigner sans trop de risques de la situation nominale, on dit que le test est "robuste".
Mon problème actuel est essentiellement que je n'ai pas d'autres éléments que les affirmations de spécialistes sur la robustesse de l'Anova ou du test de Sudent. J'imagine que cela a été étudié mais je n'ai aucune référence. On peut imaginer effectivement de regarder ce qui se passe lorsque la loi Normale est perturbée par un "bruit", et si les résultats du test varient beaucoup.
N'importe comment, vu le peu de signification du classique seuil 5%, la plupart des tests sont probablement au moins un peu robustes (les variables continues à une seule bosse dans la densité doivent donner des résultats proches de la gaussienne).
Cordialement -
Bonjour Delf.
En toute rigueur, si. On peut toujours faire l'anova, même si les conditions ne sont pas respectées. Mais si l'échantillon est petit, ou si les valeurs sont trop loin d'une répartition Normale (genre valeurs 1,2 ou 3), on ne pourra pas interpréter sainement le résultat. D'où l'utilisation du test de Kruskall Wallis (que je ne connais pas vraiment). Par contre, le test étant non paramétrique, sera probablement moins strict (moins puissant) qu'une anova (si l'anova peut être pertinente).on ne peut pas faire d'anova si la normalité et l'homogeneite des variances n'est pas verif?
Pour la normalité, il serait étonnant que SAS n'ait pas de test de Normalité. Très exactement je n'y crois pas. Le problème est que le test de normalité de l'échantillon réussi ne prouve rien sur la normalité de la population. Comme d'habitude, seuls les tests avec échec nous apprennent quelque chose.
Enfin, si les variances sont très hétérogènes, il est sûr qu'il y aurait un gros risque à s'appuyer sur une anova : Des échantillons de variances très différentes sont l'indice d'une différence dans les populations d'où ils ont été extraits. L'égalité des moyennes n'a alors plus que l'intérêt d'une coïncidence.
Cordialement -
Merci beaucoup Gerard , es tu d'accord avec moi lorsque je dis que:
lorsque l'on veut faire une ANOVA on test d'ABORD la normalité , si on n'a pas la normalité (on ne peut pas Tester l'homogeneite des variances) alors on fait un test de kurskall-wallis (qui va "remplacer" l'anova) , par contre si on a la normalité on va tester l'homogeneité des variances , si on a l'homogeneite des variances c'est parfait on fait notre anova , mais par contre si on n'a pas l'homogeneité des variances (on est toujours dans le cas ou on a la normalité , cf au dessus) on peut quand meme faire une "anova particuliere" on peut faire un test (le connais tu par hasard??). j'attends tes commentaires.
d'autre part peux tu (ou quelqu'un d'autre..) m'expliquer ce qu'est un score (pour un test... ou une variable?) ? je suis en ce moment en phase "de comprehension" d'un programme SAS qui fait un test de kruskal-wallis , le programme sort un tableau (que j'ai mis en piece jointe) que j'ai du mal a analyser, je n'ai pas compris la presence d'un khi2.
quelqu'un pourrait m'aider?
-
salut je suis nouveau sur ce site. j'aimerais savoir la formule de la moyenne arithmetique pondéree noté x barre.
je vous en pris aidez moi. maxime. -
trois clics et :
ici -
personne n'a de commentaire sur mon point de vue et mes question ? :-(
-
Désolé Delf,
j'avais raté ton message.
Pas nécessairement, il y a des cas où l'hypothèse de normalité est implicite. De plus, l'anova étant robuste, on peut à peu près se passer de cette hypothèse.lorsque l'on veut faire une ANOVA on test d'ABORD la normalité
Pour autant que j'en sache, l'égalité des variances est plus importante. Mais je n'ai pas d'outil pour me justifier. je crois que tu ferais bien de t'acheter quelques bons bouquins de statistiques (je vais le faire, mais jusqu'à maintenant, je n'avais pas le temps) et de les potasser.
Pour ton rtf sur SAS, je ne sais pas ce qu'il fait. A vue de nez, le début est le résultat d'un test de wilcoxon, la fin est un Kruskall-Wallis qui introduit une valeur de Khi-deux probablement parce que c'est la statistique associée (de même que pour le wilcoxon, il donne le choix entre une loi Normale et une loi de student). mais je ne suis pas assez compétent pour t'expliquer, et je te rappelle encore que lire les résultats de l'usage d'un logiciel sans avoir le mode d'emploi est de la haute fantaisie. Et ça se rapproche du fait d'aller voir une voyante extra-lucide.
Cordialement -
Bonjour a tous! ...et merci Gerard.. j'ai finalement compris ce qu'il y a dans mon fichier rtf.
J'aurais une autre question liée a l'ANOVA car je suis amenée a faire un test d'homogeneité des variances en SAS (le test de normalité s'est averé concluant) mais je ne sais pas quel test utiliser ( analse des resultats d'un questionnaire de sante : je dois comparer (a l'aide de SAS) deux echantillons de personnes respectivement malades et non-malades par rapport a 2 variables quantitatives : la qualité de vie et l'IMC)
quelqu'un serait il capable de me dire quels tests il est possible de faire et comment les ecrire sous SAS?
Merci d'avance -
Bonjour.
Le test classique est celui de Fischer. Tu peux aussi trouver "test d'homoscédascité".
Cordialement -
Merci Gerard, dis moi as tu (ou quelqu'un d'autre) deja entendu parlé de stratification (de la population eventuellement) en statistique? si oui peux tu m'expliquer les methodes je n'ai rien trouvé de "comprehensible " sur le net
Je m'explique : je travaille actuellement sur la validation globale d'un questionnaire de santé , le questionnaire a ete distribué a 6 pays d'europe (pour tester la validité du questionnaire) les donnees pour chaque pays (une bsae de donnee par pays) ont éte analysées et un rapport a ete fait pour chaque pays , et moi je dois faire l'analyse globale des donnees (une base de donnee pour l'ensemble des pays) et je suis amenée a etudier ce qu'est la stratification avant de me lancer...
Merci -
Bonjour.
la stratification est le découpage de la population en sous-populations, et l'usage de sondages sur chaque sous-population pour obtenir des résultats globaux. Si les sous populations ont des particularités, on peut gagner en précision sur les résultats (méthodes des quotas).
Dans ton cas, il est évident qu'il faut tenir compte des tailles de populations des différents pays pour obtenir un résultat global.
Je n'en sais pas plus.
Cordialement -
Bonjour,
Quelqu'un connaît-il le test de Ansari-Bradley ? Je voudrais savoir si ce test peut remplacer le test de Kurskall-Wallis (test qui remplace l'ANOVA à un facteur dans le cas ou on n'a pas la normalité de la distribution)
En fait je suis dans le cas ou je veux faire une ANOVA à 2 facteurs (je cherche à mesurer la liaison entre deux variables qualitatives (le statut des patients (malades ou non malades) et le pays ET 4 variables quantitatives (l'age le niveau d'anxiété et de dépression...) mais la normalité n'est pas bonne, donc je cherche un test non-paramétrique à faire pour "remplacer" l'ANOVA à 2 facteurs..
Quelqu'un peut-il m'aider svp ? Merci d'avance -
Bonjour a tous,
Est ce que quelqu'un serait capable de me dire ce qu'est un rapport de cote (ou encore odds ratio)?
je cherche actuellement a savoir si deux variables qualitatives (le statut de la maladie ("malade" ou "non-malade") et le pays dans lequel le patient se trouve ) ont de l'influence sur une variable qualitative (par exemple le statut de travail) et a savoir dans le detail quel pays influence exactement et quel statut aussi..
J'ai lu que je devrais surement faire un test de Breslow-Day qui va tester l'homogeneite des rapports de cotes , seulement je ne sais pas ce que c'est qu'un rapport de cote et comment introduire cette notion dans mon travail..
Est ce que quelqu'un pourrait m'aider SVP ??
derniere petite question : quelqu'un pourrait il me dire comment faire (en SAS) pour tester la normalité des residus d'une ANOVA a 2 criteres de classification? (enfin surtout comment l'ecrire en SAS...)
Merci d'avance -
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