Test Khi Deux

1 Tableau croisé, test de Khi-deux Karl Pearson 6 Le choix de la méthode dépend du niveau de mesure des variables : Niveau de mesure de la seconde variable Niveau de mesure de la première variable Qualitatif (nominal ou ordinal) Quantitatif (intervalle ou ratio) Qualitatif (nominal ou ordinal) Quantitatif (intervalle ou ratio) Tableau croisé (test du Khi²) Comparaison de moyenne (test t, anova) Comparaison de moyenne (test t, anova) Corrélation ou régression simple L’analyse bivariée

Test de Khi-2Said El Hassani Test de Khi-2Said El Hassani Objectif de la présentation Présenter la logique du test du Khi-2 Présenter les tables de contingence (ou tableaux croisés) Présenter les limites du Khi-2 et le rôle du V de Cramer Réaliser le test du Khi-2 d’indépendance sous SPSSSaid El Hassani Logique du test du Khi-2 Deux Variables Quantitatives Corrélation de Pearson ➔ Régression Corrélation de Pearson ➔ Rang Deux Variables Qualitatives Nominales Khi-2 Variable Quantitative et variable

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

Projet tutoré Test d'indépendance du Remerciements.........................................................................................................p3 Introduction..............................................................................................................p4 Résumé.....................................................................................................................p5 1) Historique..............................................................

Trois-Rivières 12 Tests du khi-deux La statistique du khi-deux est particulièrement adaptée pour les observations qualita- tives. On développe dans ce module une serie de tests pour ce type de données Objectifs et compétences L’objectif de cette partie est de montrer à l’étudiant les méthodes pour l’analyse des données de type qualitatif. L’étudiant sera en mesure de • établir les hypothèses statistiques • choisir le test adapté • calculer la statistique du test du khi-deux et effectuer le test associé • interpréter

va nous donner une idée claire est précise sur le degré d’influence d’une variable sur l’autre la chose qui va nous facilité la compréhension de la démarche commerciale et marketing à entreprendre en cas d’achat en ligne Première hypothèse à tester : Existe-t-il une relation entre la fréquence d’achat sur internet et le sexe De manière générale : Les hommes et les femmes appréhendent différemment un site web et influant fortement sur l'acte d'achat. Alors que Les femmes sont plus globales

2. Test pour la région Rhône-Alpes............................................................................. 9 3.3. Test pour l’Ain ...................................................................................................... 10 3.4. Test pour l’Ardèche............................................................................................... 10 3.5. Test pour la Drôme................................................................................................ 11 3.6. Test pour

CHOIX DU TEST STATISTIQUE dans le cas d'1 variable quantitative ; d'1 variable quantitative et d'1 variable qualitative ; d'1 variable qualitative ; puis 2 variables qualitatives. TAILLE DES ECHANTILLONS TEST CONDITIONS D'APPLICATION HYPOTHESES PARAMETRE CALCULE OU OBSERVE PARAMETRE TABULE OU THEORIQUE CONCLUSION INTERPRETATION Estimation de la variance d'un échantillon ( ∑ xi ) ²  1  s² =  ∑ xi ² −  n −1  n    Test bilatéral Effectifs calculés ≥ 30 Test unilatéral droite Test unilatéral

93 répondants est un échantillon très réduit. Plus l’échantillon sera important, plus l’estimation sera précise. Il faut donc augmenter le nombre de répondants : 500 personnes. Il faut élargir la cible à tester, en effet la cible de communication n’est pas toujours la même que la cible marketing. Les enfants sont les consommateurs, les prescripteurs éventuellement mais pas les acheteurs. Les parents qui achètent, doivent

s² la variance d’un échantillon de taille n extrait d’une population de taille N, dont la variance est ² Si l’on extrait un échantillon de taille n d’une population normale de variance inconnue, on admet que : ns ²   2 (n  1) ² (Loi du Khi-deux à  = n - 1 degrés de liberté) Synthèse des ESTIMATIONS par intervalle de confiance  Estimation par intervalle de confiance d’une moyenne Population-mère très grande n  30, population Normale Variance  2 connue Variance  2 inconnue X suit