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Si variable X est nominale et Y/indicateur est quantitatif = Test t
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A Marche Des Ma Chaussures Femmes Choisir De Pour Légères q8an0tW1 faire un test t
B  Comment formuler les hypothèses statistiques (H0 et H1) de ce test
C  Comment faire un test t... C1  pour groupes indépendants
C2  pour mesures répétées
D  Comment Paire Chaussures Pointure Foot De Puma 35 Sport rrq4Hw les résultats de ces tests D1  pour groupes indépendants
D2  pour mesures répétées
E

 Ce qu'il faut écrire dans l'analyse des données de votre rapport final :

 Consulter l'arbre de décision
 Consulter les consignes de l'étape III
 
 





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A QUAND ET POURQUOI FAUT-IL FAIRE UN TEST T ?
  • Quand ? À deux moments :

    1. si votre recherche comporte deux groupes/échantillons indépendants et que votre variable dépendante est quantitative;
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    3. ou si dans votre recherche les participants ont été l'objet de deux mesures (= un groupe à mesures répétées) et que votre variable dépendante est quantitative.

  • Pourquoi faire un test T ? Pour comparer les moyennes de ces deux groupes (ou mesures) afin d'inférer une relation entre X et Y (le sexe et la scolarité, par exemple).
  • Les tests statistiques comme le test t permettent au chercheur de rejeter ou non l'hypothèse nulle, donc de prendre une décision statistique.
  • Avant de procéder à un test t, il faut formuler vos hypothèses statistiques (Ho et H1).

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B FORMULER LES HYPOTHÈSES STATISTIQUES D'UN TEST T
  • Dans la logique d'un test d'hypothèses - test t, khi-carré, etc. - il y a toujours 2 hypothèses statistiques.

    1. La première - l'hypothèse nulle ou Ho - est une hypothèse qui postule qu'il n'y a pas de différence significative entre les moyennes des deux groupes (ou mesures);notez : Groupe 1 = Groupe 2 ou Mesure1 = Mesure2.
    2. La seconde - l'hypothèse alternative ou H1 - correspond habituellement à l'hypothèse de votre recherche; notez : Groupe 1 <> Groupe 2 ou Mesure1 <> Mesure2. Ici <> signifie n'égale pas.

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  • Contrairement à l'hypothèse nulle, l'hypothèse alternative postule qu'il existe une différence significative entre les moyennes des deux groupes (ou des deux mesures).
  • L'existence de cette différence - donc le rejet de l'hypothèse nulle - permet d'inférer l'existence d'un lien entre X et Y.
  • Attention : dans le test-t, il y a aussi deux types d'hypothèses alternatives ;
    1. l'hypothèse unilatérale (ou unidirectionnel)
    2. l'hypothèse bilatérale (ou bidirectionnelle).
  • Une hypothèse unilatérale est formulée lorsque le chercheur désire vérifier une hypothèse de recherche.
  • Par exemple : est-il vrai que la scolarité des hommes est supérieure à celle des femmes ?
  • Si le chercheur répond oui à cette question, il formulera une hypothèse statistique unilatérale : H > F.
  • On pourrait également formuler l'hypothèse inverse (H < f).="" ici,="" c'est="" l'un="">ou l'autre; ou bien on affirme H > F, ou bien on affirme H < f.="">
  • Une hypothèse bilatérale est formulée lorsque le chercheur se contente de formuler un objectif de recherche.
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  • Par exemple : est-il vrai de dire que les scolarités des hommes et des femmes sont différentes ?
  • Ici le mot important est différente.
  • Différente signifie logiquement deux choses : H > F et H < f,="" d'où="" le="" terme="" «bilatérale»="" (bi="deux," uni="">
  • Ici, c'est l'un et l'autre, il est possible que H > F et il se peut également que H < f.="">
  • Chaussures Taille Prm Air Femme Nike Baskets 95 De Se Max zX6Xwx sur les hypothèses statistiques ?

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C1 LES ÉTAPE POUR FAIRE UN TEST T À GROUPES INDÉPENDANTS
  1. Première étape : Ouvrez votre matrice de données SPSS.
  2. Il y a deux types de test-t :

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  5. Au moyen des flèches choisissez la Variable à tester (= la ou les VD/Indicateurs de votre recherche). Dans cet exemple, [Scolarité].
  6. Choisir ensuite votre Variable de regroupement. Dans cet exemple ci-haut, la variable [Sexe] est divisée en deux groupes : les hommes et les femmes.
  7. Le but de ce test est de comparer la moyenne des deux groupes - HOMMES et FEMMES - afin de vérifier l'hypothèse de recherche.
  8. Cette hypothèse avance que les niveaux de scolarité des hommes et des femmes sont différentes au sein de la population.
  9. Cliquez ensuite sur Définir les groupes De Course Ski D'occasion Salomon 70 Achat Chaussures dtxx6qpour assigner une valeur à vos deux groupes.
  10. Une fenêtre s'ouvre...





  11. Si dans votre matrice de données, les hommes =1, inscrire un [1] à la suite du GROUPE 1, et un [2] à la suite du GROUPE 2 pour les femmes.
  12. Ne rien ajouter dans l'espace point de césure.
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  13. Cliquez ensuite sur Poursuivre.
  14. Notez que les points d'interrogation de la variable Sexe se sont transformés en 1 et 2, vos deux groupes.





  15. Finalement, en cliquant sur Option à droite, vérifiez si l'intervalle de confiance de votre Test-t est fixée à 95 % (donc seuil de signification à 5 %).


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  17. Si tel est le cas, cliquez sur Poursuivre.
  18. Puis sur OK.
  19. Voici le résultat final : un beau Test t à groupes indépendants, de luxe !





  20. Le premier tableau = analyse descriptive de votre échantillon (moyenne); le second = analyse comparative (ou inférentielle).
  21. S'il y a d'autres tableaux, ils sont inutiles; ne copiez que ces deux-là dans votre exercice ou dans le fichier d'objectifs.
  22. Maintenant, pour analyser ce test, cliquez ici.

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C2 LES ÉTAPES POUR FAIRE UN TEST T À MESURES RÉPÉTÉES
  1. Ouvrez votre matrice de données SPSS.
  2. Si, dans votre recherche, vous n'avez qu'un seul groupe mesuré à au moins deux reprises,
    choisir le menu ANALYSE + COMPARER LES MOYENNES + TEST TPOUR ÉCHANTILLONS APPARIÉES.





  3. Une fenêtre s'ouvre...





  4. Notez les deux tests/mesures qui ont été ajoutés à votre matrice de données.
  5. Au moyen de la flèche choisir les deux mesures qui correspondent aux VARIABLES 1 et 2. Dans cet exemple : [Test 1] et [Test 2].
  6. Rappelons que, dans le cas présent, il n'y a qu'un seul groupe; chaque sujet de ce groupe a cependant fait l'objet d'au moins 2 mesures distinctes, d'où l'expression groupe à mesures répétées.
  7. Cliquez ensuite sur OK. Technologies 0zoru0wq Wikipedia Nike Chaussure Dernières Tiempo rTrxFB
  8. Voici le résultat final : un beau test t à mesures répétées !








  9. Le premier tableau = analyse descriptive de votre échantillon; le second = analyse comparative (ou inférentielle).
  10. S'il y a d'autres tableaux, ils sont inutiles; ne les copiez pas dans votre exercice ou dans le fichier d'objectifs.
  11. Pour analyser ce test, cliquez ici.



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D1 COMMENT ANALYSER LE RÉSULTAT D'UN TEST T
  • Dans l'analyse d'un test T à groupes indépendants, il y a 2 tableaux importants :

      1. Le tableau des moyennes qui décrit vos groupes.
      2. Le tableau du Test-t qui permet de comparer vos groupes.




  • Dans ce second tableau, voir ci-dessous, il y a 3 résultats importants :
    1. Le résultat du test t (,727 dans le tableau ci-bas).2018 Magasin Nike Requin Homme Max Tn Air qTwHZI
    2. Le ddl ou degré de liberté, ici 28 (On écrit habituellement dl = 28).
    3. La valeur de p du test ou Sig.(bilatérale), dans ce cas-ci 0,473 lorsque les variances sont égales (hypothèse de variances égales).


  • Ici le t et ddl des tableaux ci-haut permettent à SPSS de calculer la valeur de p ou Sig.(bilatérale) de votre Test t. (Sig. veut ici dire signification).
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  • Autrement dit, 1 + 2 = 3.
  • La valeur de p ou Sig. est l'erreur alpha. Il s'agit de la probabilité ou du risque de commettre une erreur en déclarant qu'il existe une différence entre les deux groupes (ou les deux mesures) de votre recherche.
  • Cette valeur permet de confirmer ou d'infirmer votre hypothèse statistique (HTimberland Cher Chukka 46 Vert Bradtsreet Pas Achat Kaki rzOqYBwSr1) et, partant, l'hypothèse ou l'objectif de votre recherche.
  • Rappelons qu'en sciences humaines, le seuil de signification est généralement fixé à 0,05.
  • Si la Signification (bilatérale) ou valeur de p est supérieure à 0,05, vous devez accepter l'hypothèse nulle et conclure qu'il n'y a pas de différence significative entre vos deux groupes (ou mesures).
  • Si la Signification (bilatérale) ou valeur de p est inférieure à 0,05, vous devez rejeter l'hypothèse nulle et conclure qu'il y a une différence significative entre vos deux groupes (ou vos deux mesures).
  • Attention : si votre hypothèse statistique est unilatérale, vous devez diviser la signification (bilatérale) du tableau par 2 (0,000/2 = 0,000).
  • Que faut-il écrire dans l'analyse de votre rapport final ?












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D2 COMMENT ANALYSER LE RÉSULTAT D'UN TEST T

 

  • Voici maintenant le tableau SPSS si ce test T est à mesures répétées/échantillons appariées :




  • Ici le t et ddl des tableaux ci-haut permettent à SPSS de calculer la valeur de p ou Sig.(bilatérale) de votre Test t. (Sig. veut ici dire signification).
  • Autrement dit, 1 + 2 = 3.
  • La valeur de p ou Sig. est l'erreur alpha. Il s'agit de la probabilité ou du risque de commettre une erreur en déclarant qu'il existe une différence entre les deux groupes (ou les deux mesures) de votre recherche.
  • Cette valeur permet de confirmer ou d'infirmer votre hypothèse statistique (H1) et, partant, l'hypothèse ou l'objectif de votre recherche.
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  • Rappelons qu'en sciences humaines, le seuil de signification est généralement fixé à 0,05.
  • Si la Signification (bilatérale) ou valeur de p est supérieure à 0,05, vous devez accepter l'hypothèse nulle et conclure qu'il n'y a pas de différence significative entre vos deux groupes (ou mesures).
  • Si la Signification (bilatérale) ou valeur de p est inférieure à 0,05, vous devez rejeter l'hypothèse nulle et conclure qu'il y a une différence significative entre vos deux groupes (ou vos deux mesures).
  • Attention : si votre hypothèse statistique est unilatérale, vous devez diviser la signification (bilatérale) du tableau par 2 (0,000/2 = 0,000).
  • Que faut-il écrire dans l'analyse de votre rapport final ?

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E CE QU'IL FAUT ÉCRIRE DANS VOTRE ANALYSE DE DONNÉES
  • Dans le tableau de votre analyse de données du rapport final, vous devez inscrire les 5 informations suivantes :
     
      1. La moyenne de chacun des groupes ou
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        (voir tableau ci-bas.)
      2. Le résultat du Test t (dans le tableau ci-bas = 0,727 et 2,684).
      3. Sig.(2-tailed) ouValeur de p, où p = probabilité de commettre l'erreur alpha, dans ce cas-ci = 0,473.
      4. Le nombre de participants de chaque groupe (n = 15).
      5. Un astérisque - * - si la valeur de p de votre test est inférieure à 0,05 (5%) donc résultat significatif.

  • Attention : si votre hypothèse statistique est unilatérale, vous devez diviser la valeur de p ou signification (bilatérale) du tableau par 2, comme ceci : (0,012/2).
  • Voici maintenant un exemple de tableau de données :

Titre --»   Tableau 1
Comparaisons entre les hommes et femmes sur le plan de la scolarité et des revenus.
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Indicateurs Groupes n= Test t Valeur de p <0,05 = *
Scolarité
(en année)
Hommes 15 17,20 0,727 0,473  
Femmes 15 16,87
Revenu
annuel (en milliers de $)
Hommes 15 57669 2,684 0,012/2 *
Femmes 15 43297
  Foui Khi
carré
 
Question no 2
(=oui)
Hommes 15 10 4,821 0,028 *
Femmes 15 4
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  • Rappel : Les analyses SPSS (les 2 tableaux ci-dessous) contiennent les résultats qui figurent dans votre tableau de résultats :
    • Tableau 1 = analyse descriptive (n= et moyenne ou )
    • Tableau 2 - analyse comparative (Valeur de p, Test t, *) de votre test-T.


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  • Dans le tableau ci-dessus, il faut choisir les résultats qui correspondent à ----» Hypothèse de variances égales.0 18 Filles Garçon Chaud Bébé Souple Bottes Chaussons Cooljun Mois
  • Voici maintenant un exemple de ce qu'il faut écrire dans le texte de votre analyse de données :

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        Exemple  d'analyse des données d'un Test-T  
         

         

        L'analyse des données de la présente recherche indique que les hommes gagnent en moyenne 57,669$, alors que le salaire des femmes est de 43,297$. La différence entre les deux groupes est donc significative (Test t = 2,684, ddl = 28, p = 0,006). On peut donc affirmer que le sexe influence les salaires. Et ainsi de suite pour les autres indicateurs...

         

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  • Notez que cet exemple, celui de l'exercice, n'illustre qu'un seul indicateur; votre recherche en compte probablement plus.
  • Attention : si votre hypothèse statistique est unilatérale, vous devez diviser le SIG. du tableau par 2 (Sig bilatérale/2 = Sig. unilatérale).
  • Attention : Les couleurs - rouge, bleu, blanc - et les caractères gras de cette page sont utilisés pour attirer votre attention; il est donc inutile de les reproduire dans votre rapport final.



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