1 / 16

Statistiques

Statistiques. Séance 8 30 novembre 2005 N. Yamaguchi. Résumé séance précédente. Les différents test-t: différence standardisée entre 2 valeurs Test-t univarié Test-t indépendant (=non apparié) Test-t apparié. 2ème partie: l’ANOVA. ANOVA = ANalysis Of VAriance. Rq terminologique. Anova

hilliard
Download Presentation

Statistiques

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Statistiques Séance 8 30 novembre 2005 N. Yamaguchi

  2. Résumé séance précédente • Les différents test-t: différence standardisée entre 2 valeurs • Test-t univarié • Test-t indépendant (=non apparié) • Test-t apparié

  3. 2ème partie: l’ANOVA ANOVA = ANalysis Of VAriance

  4. Rq terminologique • Anova • Manova: multiple analysis of variance • Ancova: Analysis of Covariance • Même chose!!! Même principe!

  5. L’ANOVA à 1 facteur à n niveaux • A quoi sert-elle? • Permet de comparer au moins 3 groupes de données entre eux. • = test-t collectif • Pourquoi la variance? • Comparer 3 ensembles de données entre elles = comparer la variabilité (la variance) inter-groupe et intra-groupe.

  6. Variance inter et intra-groupe • Calcul du rapport entre la variance à l’intérieur de chaque groupe (variabilité entre chaque unité du groupe) et la variance entre chaque groupe indépendant. • But: est-ce que le facteur principal (=la variable nominale) a un effet sur la variable dépendante (=les mesures effectuées) inter-sujets?

  7. L’ANOVA à 1 facteur à n niveaux • Ou test F. • p: capacité de F à être obtenue par le hasard. • Test paramétrique: variance intra-groupe homogène, distributions de chq groupe «normales » • Analyse factorielle

  8. Procédure • Même chose que pour test-t indépendant pour rentrer les données. • Exemple: déterminer si le nombre de couleurs utilisées par des enfants varie avec l’âge. • Variable mesurée? (dépendante) • Facteur? (variable indépendante)

  9. Procédure • 1. A gauche: ANOVA > Tableau ANOVA + Tableau des moyennes + Graphique des interactions • 2. Menu Analyse > ANOVA > ANOVA

  10. Les résultats • Tableau ANOVA: analyse de variance proprement dite : l’effet global. • Sources de la variabilité: Variable indépendante sur variabilité intra-groupe: taille des carrés moyens • F élevée • Tableau des moyennes: M, E.T et erreurs-types de chq groupe.

  11. Les résultats (suite) • Graphique: barres d’erreur (Editer analyse). Nombre de couleurs moyen par groupe.

  12. Test a posteriori : PLSD de Fisher • Uniquement si effet du facteur principal!!! • Compare les groupes 2 à 2: contribution à l’effet global = comparaisons analytiques. • Signalement par un « S ». • Cf exemple des couleurs. • Présenter les résultats et la conclusion

  13. L’ANOVA à 1 facteur avec mesures répétées • Cf le test-t apparié • Comparer plusieurs M: mêmes sujets dans des conditions différentes. • Facteur intra-sujets = les différentes conditions • Facteur inter-sujets = les caractéristiques des ≠ sujets

  14. Exemple et procédure • Données: • 1. créer les 3 colonnes correspondant à chaque modalité du facteur. • 2. compacter et nommer le facteur • Résultats: • Passer par la gauche (tableau d’ANOVA, moyennes, graphe) • Attention!!! Cocher « Mesures répétées» !!!!! • Ou: Menu > ANOVA à mesures répétées!

  15. Résultats • Pas de tests a posteriori • Effet global (tableau ANOVA): • Variance inter-sujets • Variance associée aux conditions (« treatments ») • Résidus 10 = (6-1)(3-1) • F (2,10)= • Ne pas oublier la conclusion

  16. L’ANOVA à 2 facteurs • Comparer plusieurs moyennes • 2 variables nominales (facteurs étudiés). Ex: langue, sexe • 1 variable dépendante (continue) inter-sujets ou inter-groupes. Ex: hauteur de F0. • Quel effet des facteurs sur la var dépendante?

More Related