Test Khi Deux

--------------------------------------------- 34 Tableau 4 Test du khi-deux -------------------------------------------------------------------------- 35 Tableau 5 Statistique d’échantillon selon le « l’état civil » --------------------------------------- 35 Tableau 6 Test du khi-deux -------------------------------------------------------------------------- 36 Tableau 7 Statistique d’échantillon selon « l’état dans la société » ------------------------------ 37 Tableau 8 Test du khi-deux ---------------------------------------------------------------------------

communication Introduction 1. Critères de validation d’une recherche quantitative 2. Généralités sur les logiciels d'analyse informatisée 3. Application du logiciel Sphinx.Plus2 Conclusion Introduction D’une manière générale, on distingue deux types de traitement des données d’enquête dans les sciences sociales et humaines. Il s’agit du traitement manuel et du traitement informatisé. Depuis quelques années, le traitement informatisé tant à se généraliser. Le traitement informatisé suppose

Observation indirecte : Elle ne porte pas sur le fait qui se déroule. Elle porte sur le déclaratif : ce qu’en disent ceux qui l’on observé. L’enquête se fait par questionnaires ou entretiens. 8 Démarche quantitative ou démarche qualitative Les deux méthodes : - ont la même rigueur - se heurtent aux mêmes problèmes de construction de l’objet. Démarche quantitative : Elle exige une échelle cardinale. Elle repose a priori sur les chiffres : c-à-d sur une formalisation mathématique. Ex : économétrie

vérification des hypothèses. Le quatrième chapitre présente une analyse descriptive des résultats de l’enquête par l’analyse minutieux de tableaux de fréquence et des graphiques. Le cinquième chapitre expose une analyse explicative des résultats. Deux méthodes statistiques sont appliquées dans le cadre de l’étude: dans une première partie, une analyse bivariée et dans une seconde partie, la régression multiple. En denier lieu, les conclusions de l’étude sont présentées ainsi que des perspectives

Marche à suivre 3Test Card 4 Test Card Objectifs Que voulons-nous savoir ? Desk Ma Desk m'apprend que … Questions Que demander ? Réponses Modalités de réponse N° questions Référence au questionnaire Types de variable Représentations graphiques Diagramme en bâtons, histogramme, etc. Paramètres à calculer Proportions, Moyenne, Ecart- type, etc.Learn Card 5 Learn Card Estimation Nous avons observé Interprétation Nous concluons B lo c 3 Hypothèses Type de test Résultat du test p-valeur et hypothèse retenue

Observons maintenant notre test d’hypothèse sur la proportion d’étudiants qui habitent chez leurs parents. Voici notre hypothèse : les étudiants de l’IESEG sont, en proportion, moins nombreux à habiter chez leurs parents que les étudiants lillois. (voir annexe 1) La proportion pour les 20-24 ans dans le Nord est de 48%. Or, dans notre échantillon, 6% des étudiants IESEG interrogés habitent chez leurs parents. Ce résultat va dans le sens de notre hypothèse. Avec un test statistique, nous en concluons

allons étudier un Box-plot, un histogramme et test de normalité (jarque-Bera). -La variable salle Test de Jarque-Bera (salles) : | | | | | | | | | JB (Valeur observée) | 2,091 | | | | | | | | | JB (Valeur critique) | 5,991 | | | | | | | | | DDL | 2 | | | | | | | | | p-value | 0,351 | | | | | | | | | alpha | 0,05 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | Interprétation du test : | | | | | | | | | H0 : L'échantillon

argent SATECO5 Ma banque me permet d' avoir des taux de rémunération très attractifs Méthode d' extraction : Analyse en composantes principales. Méthode de rotation : Varimax avec normalisation de Kaiser. a. La rotation a convergé en 3 itérations. Tester des hypothèses Comment extrapoler des résultats obtenus sur un échantillon à l’ensemble de la population dont il est issu? Les méthodes de collecte 8!&!B' !#!B= = ' B )P! > 1B T T UU 3 !9 !84 #!B=)=4 B * I / 1 3 1B3 # Recensement ou sondage

courbe sera large, aplatie, traduisant ainsi une plus grande dispersion des données. Le graphique ci-dessous représente deux distributions normales de même moyenne 𝜇 mais avec des écarts type différents (𝜎1 = 5 < 𝜎2 = 10) 1 = 5 2 = 10 Pr. Abdessamad OUCHEN, ENCG Fès, USMBA Fès 21 *La courbe de la densité de probabilité de la loi normale admet deux points d’inflexion aux points 𝜇 − 𝜎 et 𝜇 + 𝜎.

 p(x) 0,0625 0,2500 0,3750 0,2500 0,0625 1 F(x) 0,0625 0,3125 0,6875 0,9375 1  x  p( x)  0  0,0625  1  0,25  2  0,375  3  0,25  4  0,0625 E( X )  2 Dans une famille de quatre enfants on doit s'attendre à avoir deux garçons. Exemple : Soit une variable aléatoire continue X définie par la fonction de densité de probabilité : si 0  x  1 1 f (x)   0 sinon 1 x²  1 E ( X )   x  dx  ] 2 2 1 0 0 7 Adil ELMARHOUM Cours de