Le test d'indépendance du khi-deux est utilisé lorsqu'il s'agit de tester l'indépendance de deux variables catégorielles. L'objectif est d'analyser si les valeurs caractéristiques de la première variable sont influencées par les valeurs caractéristiques de la seconde variable et vice versa.
Cette quantité appelée Chi-2 local, ou Chi-2 d'une case est égale au carré de l'écart entre valeur observée et valeur théorique, divisé par l'effectif théorique de la case.
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).
Un seuil de signification de 0,05 indique un risque de 5 % de rejeter à tort l'hypothèse nulle. Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle et en conclure que vos données ne suivent pas une loi avec certaines proportions.
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.
Pour calculer les fréquences attendues pour chaque version de la landing page, en supposant qu'il n'existe pas de différence, il faut multiplier le total de la ligne pour la cellule concernée par celui de la colonne pour la même cellule, puis diviser ce nombre par le nombre total de visiteurs.
La façon la plus simple de calculer les occurrences attendues est de prendre l'occurrence observée d'une cellule, de multiplier le total de rangée de cette cellule par le total de colonne de cette même cellule et de diviser par le nombre total d'occurrences observées du tableau (grand total).
Dans SPSS, allez dans le menu Analyse. Ensuite, sélectionnez Échelle, puis Analyse de la fiabilité. 2. Vous sélectionnez les variables constituant votre première échelle de mesure dans la boite de gauche et vous les transférez dans la boite Items à l'aide de la flèche.
Le test de Student est un outil permettant de vérifier une hypothèse formulée sur un jeu de données. Il est principalement utilisé lorsque l'on sait que l'échantillon de données est supposé suivre une loi normale, comme lorsque l'on joue 100 fois de suite au pile ou face.
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.
En fait, elle peut être lue de deux façons différentes. On peut lire que 44 personnes sur 271 personnes gagnant jusqu'à 1900 euros se déclarent très heureuses. Mais on peut aussi lire que 44 personnes sur 188 se déclarant très heureuses gagnent jusqu'à 1900 euros.
L'analyse des données consiste à identifier parmi la variété de données présentées celles qui sont significatives, à la lumière des objectifs de la recherche, et à établir des relations entre elles. Cette analyse est à la base de l'interprétation ou de la discussion des résultats.
Il vous suffit de sélectionner une cellule dans une plage de données > et de choisir le bouton Analyser des données dans l'onglet Accueil. Analyser des données dans Excel analyse vos données et retourne des visuels intéressants à leur sujet dans un volet Office.
Afin d'étudier la dépendance (ou l'indépendance) de deux variables qualitatives, une première étape peut être d'établir un tableau de contingence et d'en représenter le contenu à l'aide de graphiques adaptés (un diagramme en barres par exemple).
La fréquence d'une valeur est égale à l'effectif de cette valeur divisé par l'effectif total.
σ ( X ) = V ( X ) = 1 N ∑ k = 1 N ( x k − X ¯ ) 2 . Si la série statistique est donnée par un tableau statistique (xi,ni) ( x i , n i ) , ce qui signifie que la valeur xi est prise ni fois, on peut directement calculer la variance par la formule : V(X)=1n1+⋯+nNN∑i=1ni(xi−¯X)2.
La construction d'un test d'hypothèse consiste en fait à déterminer entre quelles valeurs peut varier la variable aléatoire, en supposant l'hypothèse vraie, sur la seule considération du hasard de l'échantillonnage.
Pour réaliser ce test il est nécessaire d'avoir un échantillonnage aléatoire de chaque individu et que les ces deux échantillons suivent une loi Normale. On utilise pour tester cette hypothèse la fonction var. test(). La p-value est supérieur à 0.05 on ne rejette donc pas l'hypothèse de normalité.
Le résultat du test exact de Fisher montre qu'il existe une probabilité de 0,03653 d'observer ces fréquences de tableau lorsqu'il n'y a pas d'association entre les lignes et les colonnes. Le résultat du test du chi-deux montre une probabilité de 0,04217 pour une relation dans le même tableau.
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.
Une fois XLSTAT lancé, cliquez sur l'icône Préparation des données et choisissez la fonction Créer un tableau de contingence. Une fois le bouton cliqué, la boîte de dialogue apparaît. Dans l'onglet Général, vous pouvez alors sélectionner la variable catégorielle à utiliser en ligne sur la feuille Excel.
Le tableau de contingence constitue un outil puissant pour observer des relations entre différents facteurs ou variables. C'est d'ailleurs la raison pour laquelle il est très utilisé dans la conception des études statistiques de marché.