Dans l'onglet Options, activez les options Test du khi² et le test exact de Fisher. Dans l'onglet Sorties, activez les options Effectifs théoriques et Proportions/ colonnes. Cliquez sur le bouton OK pour lancer les calculs. Les résultats apparaissent dans une nouvelle feuille.
Pour effectuer un test exact de Fisher, sélectionnez Stat > Tableaux > Tableau à entrées multiples et Khi deux et cliquez sur Autres statistiques.
On obtient une p-value que l'on compare avec 0,05 (ou tout autre seuil). Si elle est supérieure, on ne rejette pas H0. En cas de variances parfaitement égales, TEST. F donne 1 ; en revanche, plus les variances sont dissemblables, plus la p-value tend vers zéro.
La loi de Fisher survient très fréquemment en tant que loi de la statistique de test lorsque l'hypothèse nulle est vraie, dans des tests statistiques, comme les tests du ratio de vraisemblance, dans les tests de Chow utilisés en économétrie, ou encore dans l'analyse de la variance (ANOVA) via le test de Fisher.
La valeur F est une statistique importante dans l'ANOVA qui est utilisée pour déterminer s'il existe des différences significatives entre les moyennes de deux groupes ou plus. Il est calculé en divisant le carré moyen entre les groupes par le carré moyen au sein des groupes.
Pour ce faire, il faut prendre 50 vis de chaque ligne de production et de chaque équipe et en mesurer le poids. L'ANOVA à deux facteurs permet de déterminer si le poids moyen des vis des trois lignes de production et des deux équipes est significativement différent l'un de l'autre.
Le test F est utilisé dans le processus d'ANOVA pour tester la différence entre les moyennes ou l'égalité de la variance. L'ANOVA sépare la variabilité intra-échantillon de la variabilité inter-échantillons. Le test F est le rapport de l'erreur quadratique moyenne de ces deux échantillons.
Indice de Fisher : F2 = L.P (le Fisher est la moyenne géométrique des indices de Laspeyres et de Paasche). F est réversible (F2/1 = 1/F1/2) mais non transitif.
En haut de la table figurent les probabilités d'erreur (notées « p »). 0,10 signifie 10% de probabilité d'erreur. Sur la gauche figurent les degrés de liberté (dll). Reportons-nous à la ligne 6, qui correspond au degré de liberté, et voyons où placer notre khi2 calculé.
Le test t est utilisé lorsque vous devez trouver la moyenne de la population entre deux groupes, tandis que lorsqu'il y a trois groupes ou plus, vous optez pour le test ANOVA. Le test t et l'ANOVA sont tous deux des méthodes statistiques permettant de tester une hypothèse.
L'objectif de l'ANOVA est de rejeter l'hypothèse nulle qui consiste à dire qu'il n'existe pas une différence significative entre les groupes qu'on examine et de conserver l'hypothèse alternative consistant à affirmer que les différences détectées entre les groupes sont bien réelles.
Le test de Friedman est un test statistique non paramétrique utilisé pour analyser des données à mesures répétées. Il est principalement utilisé lorsque les hypothèses de normalité et d'homogénéité des variances ne sont pas respectées, ce qui en fait une alternative solide à l'ANOVA à mesures répétées.
Il se calcule comme suit : W = X2/N(K-1) ; où W est la valeur W de Kendall ; X2 est la valeur statistique du test de Friedman ; N est la taille de l'échantillon.
KHIDEUX utilise la distribution χ2 avec un nombre approprié de degrés de liberté (dl). Si r > 1 et c > 1, alors dl = (r - 1)(c - 1). Si r = 1 et c > 1, alors dl = c - 1 ou si r > 1 et c = 1, alors dl = r - 1. r = c= 1 n'est pas autorisé et la valeur d'erreur #N/A est renvoyée.
Dans la liste Statistiques, sélectionnez la statistique N % colonne, puis ajoutez-la à la liste Afficher. Cliquez sur Appliquer à la sélection. Dans la boîte de dialogue Tableaux personnalisés, cliquez sur l'onglet Statistiques de test. Sélectionnez Tests d'indépendance (Khi-deux).
De fait, la distribution khi carré est la somme de carrés de N variables aléatoires dont l'espérance mathématique est distribuée conformément de la lois normale (Gauss). (m-1)(n-1) = DL. Or pour le tableau 2x2 le nombre de degrés de liberté est égale à (2-1)(2-1)=1.
un test unilatéral à droite est exprimé comme suit : valeur de p = P(ST st | H 0 est vrai) = 1 - cdf(ts) en supposant que la loi de distribution de la statistique de test de H 0 soit asymétrique de 0, un test bilatéral est exprimé comme suit : valeur de p = 2 * P(ST |st| | H 0 est vrai) = 2 * (1 - cdf(|ts|))
Un indice permet de mesurer l'évolution de la valeur d'une variable sur une période donnée. La valeur de départ, appelée valeur de base, prend la valeur d'indice 100. On calcule ensuite l'indice d'arrivée en divisant la valeur de la variable à la date finale par sa valeur de départ, puis en multipliant le tout par 100.
Indices synthétiques
L'indice des prix de Paasche est la moyenne arithmétique des indices élémentaires, pondérée par les coefficients de la date de référence. L'indice des prix de Paasche est la moyenne arithmétique des indices élémentaires, pondérée par les coefficients de la date courante.
Construction de l'indicateur : les indices de fréquence sont calculés en rapportant le nombre des sinistres à la moyenne des nombres de salariés présents au dernier jour ouvré de chaque trimestre civil de l'année considérée multiplié par 1 000.
Comment interpréter les sorties d'un test statistique : le niveau de significativité alpha et la p-value. Lors de la mise en place d'une étude, il faut spécifier un seuil de risque au-dessus duquel H0 ne doit pas être rejetée. Ce seuil est appelé niveau de significativité alpha et doit être compris entre 0 et 1.
Elle peut être estimée à l'aide d'un échantillon et de la moyenne empirique ou déterminée grâce à l'espérance si celle-ci est connue. La variance apparait comme un cas particulier de covariance.
Le test de Kruskal-Wallis est un test non paramétrique à utiliser lorsque vous êtes en présence de k échantillons indépendants, afin de déterminer si les échantillons proviennent d'une même population ou si au moins un échantillon provient d'une population différente des autres.
Paramétrer une ANOVA à mesures répétées
Une fois XLSTAT lancé, choisissez la commande XLSTAT / Modélisation / ANOVA à mesures répétées ou cliquez sur le bouton ANOVA à mesures répétées de la barre d'outils Modélisation. Une fois le bouton cliqué, la boîte de dialogue correspondant à l'ANOVA à mesures répétées apparaît.
En statistiques, les tests de normalité permettent de vérifier si des données réelles suivent une loi normale ou non. Les tests de normalité sont des cas particuliers des tests d'adéquation (ou tests d'ajustement, tests permettant de comparer des distributions), appliqués à une loi normale.