Distribution d’échantillonnage des moyennes
Pour comparer des groupes d’individus ensemble
La mesure de la distribution d’échantillonnage des moyennes est l’erreur standardisée de la moyenne (SEM) (ET / racine carrée du nombre de participants
Intervalle de confiance
Intervalle de valeur dans lequel nous savons que la moyenne d’une population pour une variable donnée devrait se trouver
Un probabilité de P = 95%
ermet de déterminer si les moyennes de 2 échantillons diffèrent de façon statistiquement significative
Concept de différence significative
Permet de déterminer si la différence entre deux échantillons est statistiquement significative ou non
Niveau de signification
Niveau a
- Probabilité de conclure que les moyennes sont différentes alors qu’elles sont équivalentes
- 0.05 ou 5%
- Déterminé par le chercheur avant l’expérimentation
Valeur de p
- Niveau de signification qui est observé lors de l’analyse des résultats
- Probabilité réelle d’énoncer une conclusion erronée
Tests paramétriques et facteurs influençant
Utilisation de la moyenne, ET et variance pour estimer des différences entre les paramètres de populations
2 Prémisses respectées
- Distribution normale
- Homogénéité des variances (ET)
Facteur 1
- Dispersion (Écart entre les moyennes des échantillons_
Facteur 2
- Taille d’échantillon
Tests non-paramétriques
Utilisation des fréquences ou des rangs des valeurs des échantillons pour estimer des différences entre les paramètres de populations
Lorsque les prémisses ne sont pas respectées
- Petit échantillon
- Échelle de mesure nominale ou ordinale (pas de moyenne ou écart type)
Choix des tests statistiques pour l’analyse des différences 4
- Respect des prémisses
- Types d’échelle
- Nombre d’échantillons
- Types d’échantillons (dépendant mêmes participants ou indépendant participants différents)
Choix tu test statistique
Test-t données indépendantes
Indépendant
Paramétrique (prémisses)
2 échantillons
Choix tu test statistique
Anova
Indépendant
Paramétrique
+ 2 échantillons
Choix tu test statistique
Mann-Whitney
Indépendant
Non-Paramétrique
2 échantillons
Choix tu test statistique
Chi carré 2
Indépendant
Non-Paramétrique
2 ou 2+ échantillons
Variable d’intérêt est nominale dichotomique (2 réponses possibles) (Fréquences)
Choix tu test statistique
Test-t données pairées
Dépendant
Paramétriques
2 échantillons
Choix tu test statistique
Wilcoxon signed rank
Dépendant
Non-Paramétriques
2 échantillons
Choix tu test statistique
ANOVA à mesures répétées
Dépendant
Paramétriques
+2 échantillons
Choix tu test statistique
ANOVA de Friedman
Dépendant
Non-Paramétriques
+2 échantillons
