Comparaison de séries de données

seb34 · July 2010

Bonjour,

Je possède deux séries de données dont je voudrais comparer leurs évolutions (lorsqu'une augmente, l'autre augmente...). Ces deux séries représentent pour chaque point une même mesure mais elle est calculée différemment pour les deux cas.
Cependant je n'arrive pas à trouver de test statistique qui permette de me dire si les deux sont les mêmes ou pas avec une certaine marge d'erreur.
Egalement, la distribution des points de chaque série n'est pas normale.

J'espère avoir été assez clair, si ce n'est pas le cas, n'hésitez pas à m'en demander plus.
Merci d'avance

Koniev · July 2010

Bonjour
On peut essayer le coeff de corrélation qui varie de 1 (les 2 suites dépendent l'une de l'autre) à -1 (elles varient en sens inverse l'une de l'autre)."0" indique que leur variation n'ont rien de commun.
Cordialement
Koniev

gerard0 · July 2010

Bonjour.

Avant de penser à des tests statistiques, on peut se poser la question : "Qu'est-ce que des résultats différents ?" Autrement dit, face à deux valeurs, dans quel cas dirai-je qu'elles sont vraiment différentes, dans quel cas les accepterai-je comme équivalentes ? En particulier, pour des mesures, la précision sur les mesures est fondamentale.
Donc une première idée : tester (directement) la différence des mesures.

Ensuite on peut commencer à parler statistiques, mais là je n'en sais pas assez pour t'aider. L'idée de corrélation m'est venue aussi, mais (désolé Koniev) si une mesure donne systématiquement 10 fois plus que l'autre, il y aura un coefficient de corrélation de 1. Donc la corrélation n'est pas directement le bon outils.

Cordialement.

seb34 · July 2010

Merci pour vos réponses.
J'ai déjà calculé le coefficient de corrélation et je trouve un coefficient d'environ 0,9.
Mais j'aimerais pouvoir dire si oui ou non on peut considérer que ce sont les mêmes mesures a 5% près par exemple.
L'inconvénient est que la moyenne des deux séries est différente mais on voit clairement qu'il s'agit de la même mesure (cf le coefficient de corrélation), donc je ne sais pas quel test je peux appliquer.

gerard0 · July 2010

Encore une fois, le coefficient de corrélation ne donne pas l'égalité : les séries :
11, 15, 25, 27, 32, 37 et
22, 30, 50, 54, 64, 74
ont un coefficient de corrélation de 1.

Avant de faire des stats sur les données, on peut les regarder. Seb34, as-tu lu ma réponse ?

"Mais j'aimerais pouvoir dire si oui ou non on peut considérer que ce sont les mêmes mesures a 5% près par exemple. "
Pas difficile, tu calcules les écarts relatifs, et s'ils sont tous inférieurs à 5% tu réponds oui, et sinon tu réponds non. Encore une fois, il te suffit de regarder les données.
A moins que ta question ne traduise pas ta pensée ...

Cordialement.

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