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Comment faire un test Khi-deux?
Le calcul du Khi2 des données s’effectue comme suit : La donnée observée moins la donnée de l’hypothèse nulle mise au carré et finalement divisée par la donnée de l’hypothèse nulle. *Le « O » est la donnée observée et le « E » est la donnée de l’hypothèse nulle. On répète cette formule pour chaque cellule du tableau.
Quand faire la correction de Yates?
Correction de Yates Lorsque l’on étudie l’indépendance de deux variables et que certaines des fréquences attendues sous l’hypothèse nulle H0 : « X et Y sont indépendantes » sont inférieures à 5, on peut corriger la statistique du test pour prendre en compte cette situation.
Comment faire un test du Khi-deux sur Excel?
Pour obtenir le “khi-deux”, on construit un autre tableau, où l’on calcule le carré de la différence entre valeurs observées et valeurs attendues, divisé par les valeurs attendues. On n’a pas encore utilisé la moindre fonction Excel, excepté la fonction SUM pour calculer les totaux en lignes et en colonnes.
Comment choisir le bon test statistique?
Comment choisir le bon test statistique? Identifiez vos variables : la variable qui vous intéresse est-elle catégorique (on dit aussi ‘qualitative’) ou numérique (‘quantitative’)? Une variable catégorique est une variable qui comprend un nombre limité de valeurs possibles, comme le genre (H/F) ou la couleur des cheveux (blond, brun, roux, etc).
Quelle est la deuxième variable de la race de chien?
La deuxième variable désigne si les propriétaires les nourrissent avec des aliments séchés, des aliments en conserve ou un mélange des deux. Notre idée est que la race de chien et le type d’aliment sont indépendants.
Quels sont les inconvénients des tests non paramétriques?
Inconvénients : Les tests non paramétriques sont plus susceptibles d’échouer à rejeter une hypothèse nulle invalide. Cette propriété s’appelle la « puissance statistique » (nous en parlerons dans le prochain article). Pour l’instant, disons que :
Pourquoi les tests paramétriques sont moins sensibles aux observations périphériques?
De plus, ils sont moins sensibles aux observations périphériques. Inconvénients : Les tests non paramétriques sont plus susceptibles d’échouer à rejeter une hypothèse nulle invalide.