Introduction aux Statistiques
Citation :
Introduction aux statistiques - © 1996, Ramousse R., Le Berre M. & Le Guelte L.
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Avant tout traitement de données se poser obligatoirement les questions suivantes : • Combien de variables (facteurs) à considérer (une, deux, plus)? • Quel type de test : comparaison de moyennes, de variances, corrélation,? ... • Quel type d’échantillons : appariés ou indépendant? • Quel type de données (qualitative, quantitative, continue, etc...)? • Quelle loi de distribution (normale ou non : tests paramétriques, non ?paramétriques,)? • Quelles hypothèses H0/H1 (test uni ou bilatéral)? • Décision : utilisation du modèle statistique? .....
Protocole général de sélection de test pour les analyses univariées
Autre démarche générale de sélection de test pour les analyses univariées
Rappel méthodologique
Comparer deux échantillons est une situation qui se présente chaque fois que l’on mettre en évidence si deux traitements sont différents ou si un traitement est meilleur qu’un autre. Dans tous les cas, le groupe qui a subi le traitement est comparé à celui qui n’en a pas subi, ou qui a subi un traitement différent.
Deux situations se présentent d’emblée :
• les individus mesurés sons les deux traitements sont les mêmes ou
• les individus mesurés dans les deux traitements sont différents.
Dans la première situation, nous aurons des échantillons appariés ou non indépendants. Dans le second cas, il s’agira d’échantillons indépendants.
Ce cas se présente chaque fois que l’on compare deux méthodes de mesures (ou deux séries de mesures différées dans le temps) en soumettant les mêmes individus à ces 2 méthodes. A chacune des méthodes correspond alors une population de mesures, mais ces populations et les échantillons que l’on peut en extraire ne sont pas indépendants. Il est aussi possible de soumettre les mêmes sujets à deux traitements différents. Chaque sujet est alors utilisé comme son propre contrôle.
La méthode paramétrique usuelle pour analyser deux échantillons non indépendants (appariés) est le test du t de Student. Si les conditions d’application de ce test ne sont pas réunies, il est alors possible d’utiliser différents tests non paramétriques : test de Mac Nemar, test du signe, test de rang de Wilcoxon, test de Walsh, test de randomization.
Il n’est pas toujours possible d’utiliser des échantillons appariés. En effet, la nature de la variable étudiée peut exclure l’utilisation des sujets comme leur propre contrôle. Il faut alors utiliser la méthode des échantillons indépendants. Les deux échantillons à comparer peuvent être obtenus par deux méthodes :
• Soit être extrait au hasard de deux populations
• Soit provenir de l’assignation au hasard de deux traitements aux membres d’un échantillon dont les origines sont arbitraires.
Dans tous les cas, il n’est pas nécessaire que les deux échantillons aient la même taille.