Dit plus simplement : si votre Khi2 se situe à gauche de la colonne 0,05, vous ne pouvez pas interpréter votre tableau sans prendre de risques. Remarquez que plus le degré de liberté diminue, plus les khi2 théoriques diminue.
La table donne la probabilité α pour que khi2 égale ou dépasse une valeur donnée, en fonction du nombre de degrés de liberté (d.d.l). Exemple : avec d.d.l. = 3, pour khi2 = 0.584 la probabilité est α = 0.90.
On remarque que cette formule calcule l'écart ou la distance entre l'hypothèse nulle (occurences attendues) et la situation réelle (occurences observées). La valeur de Chi-2 est une quantification de cet écart. Plus la valeur sera élevée, plus l'écart entre l'hypothèse nulle et la situation réelle sera grand.
Pour le calcul de cette probabilité, TEST. 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.
Seuls tests applicable pour un échantillon de taille inférieure `a 6.
Le calcul du Khi2 des données s'effectue comme suit : La donnée observée moins la donnée de l'hypothèse nulle mise au carré et finalement divisée par la donnée de l'hypothèse nulle. *Le « O » est la donnée observée et le « E » est la donnée de l'hypothèse nulle. On répète cette formule pour chaque cellule du tableau.
Le V de Cramer est la racine carrée du χ² divisé par le χ² max. Plus V est proche de zéro, plus il y a indépendance entre les deux variables étudiées. Il vaut 1 en cas de complète dépendance puisque le χ² est alors égal au χ² max (dans un tableau 2 × 2, il prend une valeur comprise entre -1 et 1).
Interpréter les résultats d'un test F de Fisher pour comparer la variance de deux échantillons. Les résultats qui apparaissent dans une nouvelle feuille montre qu'il faut rejeter l'hypothèse H0 car la p-value est de 0,009 qui est inférieure à la limite de 0,05.
La table nous dit que la surface `a droite de 2.262 est 0.025 et que la surface `a droite de 2.821 est 0.01. La surface recherchée est donc quelque part entre 0.01 et 0.025. Autrement dit, si T suit la loi de Student avec 9 degrés de liberté, alors 0.01 < P[T ≥ 2.4] < 0.025.
Pour obtenir le “khi-deux”, on construit un autre tableau, où l'on calcule le carré de la différence entre valeurs observées et valeurs attendues, divisé par les valeurs attendues. On n'a pas encore utilisé la moindre fonction Excel, excepté la fonction SUM pour calculer les totaux en lignes et en colonnes.
Un test de Student peut être utilisé pour évaluer si un seul groupe diffère d'une valeur connue (test t à un échantillon), si deux groupes diffèrent l'un de l'autre (test t à deux échantillons indépendants), ou s'il existe une différence significative dans des mesures appariées (test de Student apparié ou à ...
Le test du khi² a une puissance plus importante que le test exact de Fisher. En d'autres termes, il est plus apte à rejeter l'hypothèse nulle lorsqu'elle est fausse.
Plus la valeur de p est petite, plus la probabilité de faire une erreur en rejetant l'hypothèse nulle est faible. Une valeur limite de 0,05 est souvent utilisée. Autrement dit, vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle si la valeur de p est inférieure à 0,05.
En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 fonctionne bien. Un seuil de signification de 0,05 indique un risque de 5 % de conclure à tort qu'une différence existe. Valeur de p ≤ α : les différences entre certaines moyennes sont statistiquement significatives.
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.
ANOVA teste l'homogénéité de la moyenne de la variable quantitative étudiée sur les différentes valeurs de la variable qualitative. L'analyse de la variance, si elle aboutit à un résultat éloigné de zéro, permet de rejeter l'hypothèse nulle : la variable qualitative influe effectivement sur la variable quantitative.
Qu'est-ce que le test du khi-deux d'indépendance ? Le test du khi-deux d'indépendance est une hypothèse statistique utilisée pour déterminer si deux variables catégorielles ou nominales sont susceptibles d'être liées ou pas.
Variables nominales
Une variable nominale décrit un nom, une étiquette ou une catégorie sans ordre naturel. Le sexe et le genre de logement en sont des exemples. Dans le tableau 4.2.1, la variable « Mode de transport pour se rendre au travail » est également une variable nominale.
Traditionnellement, pour établir s'il existe un effet entre les deux variables qualitatives croisées dans un tableau de contigence, on utilise le test du Khi2 (? ²). Le test V de Cramer permet de comparer l'intensité du lien entre les deux variables étudiées.
Re : comment calculer la p-value dans la régression.
En gros pour faire ce calcul à la main, tu dois calculer 2*P(T<-0,46) ou encore 2*P(T>0,46) (le résultat sera le même vu que la distribution de student est symétrique autour de 0). P(T>0,46) est fournis dans les tables habituelles.
Méthode. On calcule l'effectif théorique de chaque case du tableau en multipliant les totaux qui lui correspondent et en divisant par l'effectif total.
L'effectif théorique correspond en effet à l'effectif que l'on observerait s'il y avait indépendance entre les deux modalités de la case concernée. Ainsi : – Si l'effectif observé est supérieur à l'effectif théorique, on peut émettre l'hypothèse que les deux modalités étudiées ne sont pas indépendantes.
Le test statistique se base sur le coefficient de Pearson r calculé par cor(x, y) . Il suit une distribution t avec un degré de liberté ddl = length(x)-2 si les échantillons suivent une distribution normale indépendante. La fonction indique enfin une p-value pour ce test.
Par exemple, la valeur critique de χ² avec 4 degrés de liberté pour la probabilité 0.25 est égale 5.38527. Cela signifie que la surface sous la courbe de la densité de χ² avec 4 degrés de liberté à gauche de la valeur 5.38527 est égale à 0.25 (ou -- à 25% de la surface .