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Les variables explicatives et à expliquer sont qualitatives.

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Par   •  5 Juin 2019  •  Dissertation  •  358 Mots (2 Pages)  •  1 473 Vues

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  1. Les variables explicatives et à expliquer sont qualitatives.

Dans l’échantillon : Tableau des profils + graphique en tuyaux d’orgues

Dans la population : On émet l’hypothèse H0

On teste H0 à l’aide du Khi-Deux

Fonction test.Khideux ( effectif observé ; effectif théoriques)

p-value <5%  on rejette H0 donc il y a un effet dans la population.

p-value > 5% non rejet de H0 on ne peut rien conclure

Validité du Test :

Il faut que les effectifs théoriques soient supérieurs à 5

Tolérance : il faut que tous les effectifs théoriques soient supérieurs à 1 et que 20% au maximum peuvent être inférieurs à 5

  1. La  variable explicative est qualitative et la variable à expliquer est quantitative.  

Exemple : fichier harcèlement

Variable explicative : lieu d’habitation

Variable à expliquer : le sentiment de sécurité dans la rue (échelle d’opinion de 1 à 5). ( quantitativ discrète)

Etude dans l’échantillon : TCD avec moyennes et écarts-types.

Ce tableau révèle un effet du lieu d’habitation sur le sentiment de sécurité dans la rue

Dans l’échantillon :

P11/14

Variance totale : D15^2

Suivi de l’utilitaire d’analyse

Dans la population : indépendance des 2 variables dans la population

On teste H0 par un calcul de p-value.

On fait un TCD :

     Identifiant dans lignes

     Lieu d’habitation dans colonnes

     Sentiment de sécurité dans la rue

On regarde la colonne probabilité :

p-value = 0,0902…

on gadera 0,090 soit 9%

supérieurs à 5% : non rejet de H0 quant à l’effet du lieu d’habitation sur le sentiment de sécurité dans la rue DANS LA POPULATION

2ème étude : effet du sexe sur le sentiment de sécurité dans la rue.

Echantillon : tableau avec effetcifs, moyennes et écarts types

Dans la population : on émet h0

On teste H0 avec l’ANOVA  

  1. Cas de deux variables quantitatives :

Calcul du coefficient de corrélation linéaire

R = coefficient. Corrélation (plages à selectionner)

DANS la population : pour n assez grand (n>100)

On calcule la statistique z=r.Racine De n

Calcul de la p-value

p-value= 2x(1-loi.normale.standard. N(7;5;1)

en ligne= variable explicative

en colonne = variable à expliquer

valeur = identifiant

on rejette H0 si z est avant -1,96 ou après 1,96

...

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