Test du χ²

Introduction…………………………………………………………………………………..…2 2. Principe des tests du χ2…….…………………………………………………..……….2 2.1. La statistique du χ …………………………………………..……………………………………….2 2.2. Les conditions d’application…………………………….……………………………………….3 2.3. Les degrés de liberté…………………………………………..…………………………………...3 2 3. Test du χ2 d'ajustement…….…………………………………………..……….…....4 3.1. Principe du test…………………………………………..……………………………………………...4 3.2. Application et décision…………………………………………..…………………………….…..4 3.3. Ajustements à différentes

moyenne : 2 Synthèse des tests de CONFORMITÉ par la méthode de la Valeur Critique  Test paramétrique d’une moyenne Critère de test : la distribution d’échantillonnage des moyennes Nature de la loi suivie par la distribution d’échantillonnage des moyennes sous H0 : n < 30 avec avec 4 cas1  2 ( X ) connue  2 ( X ) inconnue n  30 X  N  0 ,  ( X ) X  N  0 , ( X ) avec Nature du test bilatéral à gauche à droite Hypothèses alternatives HA = µ  µ0 HA = µ < µ0 HA = µ

σ 2 > 0} : . e 2 8.2 Le test du χ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.1 Test d’ad´quation ` une loi . . . . . . . . . . . . . . . . . . e a 8.2.2 Test d’ad´quation ` une famille de lois . . . . . . . . . . . . e a 8.3 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4 R´sum´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 9 R´gression Lin´aire e e 9.1 Estimation . . . . . . . . . . . . 9.2 Test de l’utilit´ des r´gresseurs

39 43 43 44 44 44 46 46 46 46 49 49 50 50 52 53 55 55 55 59 61 61 5 Analyse des Correspondances 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Modèle d’indépendance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.1 Test du chi 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.2 AFC et indépendance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3 Analyse factorielle des correspondances . . . . . . . . . . . . . 5.3.1 Nuages de points . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Recoder une variable Séparer un fichier en plusieurs parties Visualisation des résultats Copie des résultats dans Word Enregistrement 5 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 Quelques fonctions avec SPSS … et leurs résultats Fonctions descriptives Chi carré Test du t de Student Variables indépendantes Variables apparillées 9 9 10 13 13 15 ANOVA (plusieurs VD et 1 VI) ANOVA (1 VD et plusieurs VI) Corrélation Régression multiple 17 19 22 24 Conclusion 27 3 4 Codage des données Présentation

auprès de vous. En réalité, la fiabilité d'un échantillon est soumise à deux conditions : sa taille et la méthode utilisée pour le constituer. Sans entrer dans le détail des formules (liées notamment à la loi Normale, la loi de Poisson et au fameux test du khi-deux pour le calcul de probabilités), la taille elle-même dépend du niveau d'hétérogénéité de la population étudiée, d'une part, du degré d'erreur acceptée, d'autre part. Et non, comme l'intuition pourrait le laisser supposer, d'un pourcentage

Excellent Bon Moyen Médiocre Misérable Inacceptable R.JAHIDI 26 3-Le test de sphéricité de Barlett • H0 : indépendance entre les variables vs H1: association entre les variables • Doit être significatif (p<0.10, p<0.05, p<0.01, p<0.001) pour exprimer le fait que les variables sont corrélées entre elles. 10/11/2014 R.JAHIDI 27 Indice KMO et test de Bartlett Mesure de précision de l'échantillonnage de Kaiser-Meyer-Olkin. Test de sphéricité de Bartlett 10/11/2014 Khi-deux approché ddl Signification

 tests  d’hypothèses   o Les  tests  d’hypothèses  sur  un  paramètre   " décrire  les  étapes  et  réaliser  un  test  d’hypothèses  complet  sur  une  moyenne  et  une  proportion;   " expliquer  ce  qu'est  le  seuil  de  signification  d'un  test;   o Distribution  conjointe   " " " " o construire,  lire  et  interpréter  un  tableau  de  distribution

estime qu’une personne a 6 chances sur 10 d’être atteinte d’un certaine maladie. On effectue deux tests de dépistage. Le premier test est positif à 70% sur les malades et à 20% sur les individus sains. Le second test est positif à 90% sur les malades et 30% sur les individus sains. On suppose que les deux tests sont indépendants. Quelle est la probabilité que le second test soit positif si le premier l’a été ? Chapitre II Variables aléatoires discrètes - Lois discrètes usuelles 1 1.1 Variables

descriptive Le test d’indépendance du Khi-carré de PEARSON Dernière mise à jour le 23 mars 2010 Le test d’indépendance du khi-carré (l’écriture anglaise est « chi-square ») a été développé par Karl PEARSON (1857-1936). L’expression test du khi-carré recouvre plusieurs tests statistiques 1 , trois tests principalement : • • • le test d’ajustement ou d’adéquation, qui compare globalement la distribution observée dans un échantillon statistique à une distribution théorique, celle du khi-carré. Le test d'indépendance