Questions pratiques

Salut à vous les neuros! du moins à ceux qui passent encore par ici!

Peut être pourriez-vous m'aider à clarifier un doute en statistiques!!!! la novice que je suis ne maitrise encore pas très bien tout celà.
Alors voilà, j'aimerais voir si il y a une différence du caractère hédonique de chaque odeur entre les sexes. j'ai deux groupe de 10 personnes, 10 filles et 10 garçons et 10 odeurs testées.
On m'a dit que je devais faire un test t de Student pour chaque odeur; ce que j'ai fais, mais j'ai un doute sur la manière de faire. J'ai considéré que les échantillons était indépendants mais c'est à ce niveau là que j'ai un doute.

Je ne suis pas sûre d'avoir été très claire, j'espère que quelqu'un pourra m'aider!

bye bye et merci d'avance

Et bien non personne ne peut t'aider mouahahahahahahahahah !!!!

Désolé mon côté sadique a pris le dessus un bref instant mais je l'ai calmé à coup de pain dans la tronche (ça fait mal je ne comprend pas pourquoi ....)

Tes échantillons sont donc bien indépendants, puisque tu as d'un côté les filles et de l'autre les garçons. Petit site auquel te référer :
http://www.aiaccess.net/French/Glossaires/GlosMod/Plus/f_gm_plus_echantillons.htm

Ensuite pour le test à utiliser, si tu dispose d'un logiciel, moi je ne te conseillerais pas de faire un test de Student comme ça sans rien vérifier. On va dire que c'est une solution de facilité et que donc c'est inexact.

Il y a plusieurs étapes avant de choisir ton test :

1/ Vérification de la normalité de tes distributions. Par exemple, pour l'odeur 1 tu vérifies que la distribution des garçons suit une loi normal, idem pour la distribution des filles (il y a plusieurs tests pour cela : Shapiro, Kolmogorov Smirnov, Skewness et Kurtosis, la droite de Henry, etc ... A toi de voir lequel tu préfères).

2/ Si les deux distributions suivent bien une loi normale, tu vérifies l'égalité des variances grâce à un test de Fisher Snédécor (ou Bartlett ou Levene, etc ...).

2 bis/ Si au moins une des distributions ne suit pas une loi normale, tu fais un test de Wilcoxon (méthode non paramétrique) pour comparer les garçons et les filles.

3/ Si les distributions sont normales et les variances égales, tu peux faire ton test de Student. Si les variances sont inégales, il existe des ajustements spéciaux (méthode de Welch, etc ...).


Beaucoup de statisticiens ne se cassent pas la tête et font aussi à ce niveau seulement des tests de wilcoxon car ils te diront que les échantillons sont petits (10 personnes de chaque). Moi je pense que la méthode de vérification est bien meilleure.

Et donc tu fais la même chose pour chaque odeur.

Bon courage.

Voila, c'est exactement ça que j'allais te conseiller !!

Désol du retard mais merci beaucoup!
Je vais essayer de faire tout ça et si je ne m'en sors pas je reviendrai crier à l'aide!
J'aurai sûrement d'autres questions pour la suite lol sachant qu'ensuite je dois comparer les adultes et les enfants pour chaques odeurs. mais je m'en occuperai plus tard! Merci pour les conseils

à Kreen, je ne doute pas une seconde de tes capactités dans ce domaine! :p donc je te remercie également pour ton soutient

hello!
bon je me suis penchée sur le test de Shapiro-wilk pour vérifier la normalité. D'après ce que j'ai vu si le p est significatif c'est à dire inférieur à 0,05 par exemple, la loi n'est pas normale. j'espère que c'est bien ça?

Encore une petite question pratique. Pour wilcoxon c'est pour des variables appariées. Pourquoi, ici on peut l'utiliser sachant qu'on a des variables indépendantes ? oui j'ai un peu de mal désolé lol
Et pendant que j'y suis je dois comparer la même chose entre les enfants et les adultes en sachant que l'effectif des deux groupe est différent. Je dois faire la même démarche?

Chère Zaza,

zaza a écrit:hello!
bon je me suis penchée sur le test de Shapiro-wilk pour vérifier la normalité. D'après ce que j'ai vu si le p est significatif c'est à dire inférieur à 0,05 par exemple, la loi n'est pas normale. j'espère que c'est bien ça?

Exact !

Il y a des méthodes graphiques pour confirmer si vraiment tu as un doute (genre droite de henry par exemple) ou selon le logiciel, tu peux tracer la courbe pour voir si elle ressemble bien à une loi normale.

zaza a écrit:Encore une petite question pratique. Pour wilcoxon c'est pour des variables appariées. Pourquoi, ici on peut l'utiliser sachant qu'on a des variables indépendantes ? oui j'ai un peu de mal désolé lol
Et pendant que j'y suis je dois comparer la même chose entre les enfants et les adultes en sachant que l'effectif des deux groupe est différent. Je dois faire la même démarche?

Le test de Wilcoxon (comme le test de Student d'ailleurs) peut se faire pour échantillons indépendants ou pour données appariés. Ce n'est pas exactement le même méthode pour les faire, mais les noms sont les mêmes.

Si les échantillons indépendants sont de tailles différentes ce n'est pas un problème. Si ce sont des données appariées, là les variables doivent être de même taille.

En espérant avoir répondu à tes questions,

Je te prie d'accepter mes salutations distinguées,

Le Statisticien

il est trop fort le statisticien, la classe!

que des bonnes réponses.

je proposerais qu'il donne des cours sur le forum. moi il m'en a donné et ça gère à peu près maintenant

ça peut se monnayer ... Je suis ouvert à toutes propositions.

Mr le Statisticien

Je vous remercie pour ces explications claires et concises! pour une fois que les stats ne me semblent pas du chinois, c'est un exploit lol.
Effectivement sur STATISTICA le test de Shapiro se fait en même temps que la droite de Henry.
Par contre pour le test de Wilcoxon je ne sais pas si j'utilise la bonne méthode vu qu'il y en a deux. et surtout parce qu'on nous a montré pour des variables appariées.

bon j'avoue que cette phrase: "Si les échantillons indépendants sont de tailles différentes ce n'est pas un problème. Si ce sont des données appariées, là les variables doivent être de même taille." me perturbe un peu lol. j'ai du mal avec le vocabulaire lol entre échantillons, données et variables.

Du coup je vais me pencher un peu sur wilcoxon sur STATISTICA pour voir si je trouve les deux façons de faire.

En tout cas merci beaucoup pour les conseils et la patience, parce qu'avec moi, dans ce domaine, il en faut.

Kikounet a raison tu devrais te proposer pour les années prochaines lol

Tout le plaisir est pour moi très chère.

Je vais expliquer un peu mieux l'histoire des échantillons.

Prenons deux populations : disons la population masculine, et la population des ornithorynques.
Généralement on ne compare par deux populations (saufs études insee sur toute la population donnée, mais je ne connais pas beaucoup d'étude insee sur les ornithorynques). On prend des échantillons d'une population que l'on compare avec d'autres échantillons. Après qu'ils soient représentatifs de la population ou non est un autre problème.

Pour des échantillons indépendants donc hommes versus ornithorynques, les échantillons peuvent être de tailles différentes. Par exemple, n1(hommes) = 25 et n2(ornithorynques) = 36. Bon la taille des échantillons ne veut pas dire qu'il y a plus d'ornithorynques que d'hommes dans le monde (ou alors ils sont bien cachés).
Donc pour des échantillons indépendants où tu compares 2 groupes, pas besoin que les tailles soient identiques.

Pour des échantillons appariés, là il faut que les tailles soient identiques car un groupe est son propre témoin. Par exemple prenons un échantillon de femmes. Disons le nombre de femmes encore fans des 2be3 aujourd'hui. Donc environ 30 (et encore je suis gentil). On compare donc ces femmes à elles mêmes sur disons leur nombre de hurlements sur deux albums :
A1 et A2. Il faut qu'il y ait autant de valeurs sur A1 que sur A2 (donc pas de valeur vide dans A1 si A2 est rempli et inversement).

Nous avons donc des tests de student ou de wilcoxon pour échantillons indépendants. Mais aussi des tests de student ou de wilcoxon pour échantillons appariés. C'est sûr il ne faut pas se tromper, mais généralement sur statistica c'est bien indiqué.

Au plaisir,

Sympathiquement,

Le Statisticien

Merci beaucoup pour les explications!!!

Tes exemples sont parfaits (je te rassure je ne ferais pas partie des 30 :p) j'ai bien compris la différence entre variables appariés et indépendantes
Il ne me reste plus qu'à trouver wilcoxon pour variables indépendantes dans statistica.

Merci pour ta patience!