Dans les variables continues, lorsqu’on veut comparer 2 moyennes quel test fait-on pour:
1) Groupe indépendant (paramétrique)
2) Groupe indépendant (non-paramétrique)
3) Groupe appariés (paramétrique)
4) Groupe appariés (non-paramétrique)
1) Test T pour groupe indépendant
2) Test U de Mann-Whitney
3) Test T pour groupe apparié
4) Test de Wilcoxon
Qu’est-ce qu’un groupe indépendant?
2 groupe différent
Qu’est-ce qu’un groupe appariés?
Même groupe pré et post tx
À quoi sert le test T
Ce test vise à déterminer si les moyennes (variable conenue) observées dans les deux groupes à l’étude sont différente
Quels sont les caractéristiques du test t
- Ressemble à la loi Normale mais plus évasée
- Utile pour des échantillons de toutes tailles même petits (n < 30 sujets)
- Les degrés de liberté (Ƭddl) doivent être calculés
Condition d’utilisation du test T
- Les données de la variable dépendante des deux groupes doivent être distribuées selon les paramètres de la loi Normale (normalement distribuées)
- Les deux groupes doivent avoir la même variance
- La variable dépendante est continue
Dans les variables continues, si on a les moyennes de plus de 2 groupe à comparé on prend quel test si:
1) Variance paramétrique
2) Variance non-paramétrique
1) ANOVA
2) Kruskal-Wallis
V ou F: Lors du test ANOVA ce n’est pas la moyenne des groupes qui est comparée, mais la variance des groupes qui est comparée et analysée
Vrai
Qu’est-ce que la variance INTRA-groupe?
Différence entre les individus à l’intérieur d’un groupe
Qu’est-ce que la variance INTER-groupe?
Différence entre les groupes
À quoi sert le test ANOVA
- Permet de mesurer les variances inter et intra groupes
- Permet de comparer des mesures répétées et entre plus que deux groupes
Sert aussi à éviter de faire plein de test t inutile
Dans les variables catégorielles, si on veut faire la comparaison entre duex proportions/fréquences on prend quel test?
Test de Khi-carré
Quels sont les caractéristiques du test Khi-carré?
- Test non paramétrique sur des variables catégorielles (comparer ≥ 2 proportions)
- Compare la fréquence réelle à celle attendue
- Comparer deux groupes indépendants
- Valide pour un nombre d’observation < 5
Regarde bien
Regarde bien
Qu’est-ce que l’erreur de type 2
Capacité d’un test de déceler un effet ou une différence statistiquement significative
Quel facteur est le plus controlable par les chercheurs?
La taille de l’échantillon
La taille de l’échantillon influence quoi?
- La puissance de l’étude
- La variance des données
- La précision des indicateurs statistiques
- La validité des résultats
*La généralisabilité des conclusions (les implications cliniques)
Qu’est-ce que l’effet de taille (Effect Size)?
- Quantifie l’ordre de grandeur de la différence de moyenne
- En gros sa permet de voir si la différence est grande ou petite
Pour un effet de taille de 0 à 0,20, l’ampleur de l’effet est..?
Valeur absolue
Nul
Pour un effet de taille de 0,20 à 0,50, l’ampleur de l’effet est..?
Valeur absolue
Faible
Pour un effet de taille de 0,50 à 0,80, l’ampleur de l’effet est..?
Valeur absolue
Modéré
Pour un effet de taille de 0,80 à ∞, l’ampleur de l’effet est..?
Élevé
Regarde
