Choix d'un test statistique

Bonjour.

Drôle d'idée de faire un test statistique pour avoir fait un test statistique ! Mais la suite de ton message est dejà plus saine. Pour un test statistique, il faut avoir une hypothèse à tester (on la teste, ou on teste son contraire). Tu en présentes une : "savoir s'il y a une dépendance entre les relations socio-affectives de 4 élèves et pour faire simple, leur nombre d'actions au cours d'un match de badminton. "
En général, on utilise un test de l'indépendance, et on va éventuellement utiliser un test du $\chi^2$ en comparant les résultats obtenus aux résultats théoriques conséquence de l'hypothèse d'indépendance. Le test du $\chi^2$ compare des effectifs de classes, donc il faut que tu ais des statistiques sur des "nombres de", dans un tableau. On fera alors la comparaison avec le tableau construit sur l'hypothèse d'indépendance.
N'ayant pas tes données, je peux difficilement aller plus loin.


Cordialement.

Bonjour.

Déjà une remarque : les actions- sont toujours plus nombreuses que les actions+. mais est-ce significatif ?
Pour faire un test du $\chi^2$, tu vas ajouter des ligne et colonne "total" (les marges) à ton tableau, et construire un "modèle" utilisant l'hypothèse ($H_0$) que les variables sont indépendantes. Par exemple, la première ligne a un total de 298, la deuxième de 345, la première colonne un totale de 149. Dans l'hypothèse d'indépendance, les valeurs des cases sont proportionnelles aux valeurs marginales, donc dans la première case en haut à gauche, tu devras avoir la valeur $\frac{298 \times 149}{298+345}$, qui n'est pas un entier, mais ce n'est pas grave, c'est un modèle. Tu calcules ton $\chi^2$, et tu le compare à la valeur théorique pour (4-1)(2-1)=3 degrés de liberté.

Bon travail !

NB : Mon tableur me dit que la différence n'est pas significative.

On est d'accord.

Ce n'est pas une marge d'erreur, c'est le risque d'affirmer $H_0$ fausse alors qu'elle est juste.

Cordialement.