[PDF] Tests de comparaisons proportions





Previous PDF Next PDF



SOLUTIONNAIRE : LOGICIELS STATISTIQUES EXERCICES

Le test pour comparer les moyennes est le test de Student pour données avec variances Test d'égalité des espérances: deux observations de variances ...



Chapitre 3 - Comparaison de plusieurs moyennes pour des Chapitre 3 - Comparaison de plusieurs moyennes pour des

tests t − Student de comparaison de deux moyennes ... Remarque 11 : Le rejet de l'égalité des moyennes ne permet pas de savoir quelles sont les moyennes.



Quelques tests de comparaison en paramétrique Quelques tests de comparaison en paramétrique

tests de comparaisons d'une moyenne observée à une moyenne théorique ne nécessitent aucune ... ➢ On augmente le risque de rejeter H0 (égalité des moyennes entre.



: tdr31p ————— Comparaisons de deux moyennes avec le test : tdr31p ————— Comparaisons de deux moyennes avec le test

Cette fiche donne un exemple simple complet et reproductible d'un test de comparaison de deux moyennes avec le test t de Student.





Global Strategy to Improve Agricultural and Rural Statistics

Pour cet exercice assurez-vous que l'utilitaire d'analyse (Toolpak) est activé dans Excel. • Nous commençons par le test d'égalité des espérances (T-test)



Récapitulatif des conditions dapplication des tests de comparaison

: moyennes des observations des échantillons; S1 S2: estimations de l'écart Test F d'égalité des variances. Statistique T=f(S) suit loi de Student à n1+ ...



Les tests statistiques dits ”non paramétrique”

qui n'est autre que le test de comparaison de moyennes de Student). • L'équivalent utilise l'équivalent paramétrique de ce test (l'égalité des variances étant.



Comparaison de moyennes Tests visant à mettre en évidence une

7 oct. 2020 ... égalité des moyennes par le test de Student d`es que l'intervalle de confiance `a 95% sur la différence entre les 2 moyennes ne contient pas ...



Test de comparaison de deux proportions

Cet article est la suite de l'article Tests statistiques avec une calculatrice ou Geogebra dans lequel nous avions abordé les tests de conformité d'une 



SOLUTIONNAIRE : LOGICIELS STATISTIQUES EXERCICES

La sortie EXCEL pour ce test est la suivante : Test d'égalité des espérances: observations pairées. Score. Norme. Moyenne. 773333333.



STATISTIQUES IUT DEUXIEME PARTIE

Ce test est utilisé pour comparer deux moyennes de grandeurs de même nature et exprimées égalité à l'aide d'un test de Fisher-Snédécor (voir page 56).



Récapitulatif des conditions dapplication des tests de comparaison

tests de comparaison de fréquences et de moyennes et des tests d'indépendance. Unité d'enseignement STA 109. CNAM. Chaire de Statistique Appliquée.



Quelques tests de comparaison en paramétrique

est de petite taille (n ? 30) les tests de comparaisons d'une moyenne On augmente le risque de rejeter H0 (égalité des moyennes entre.



Test de comparaison de deux proportions

Cet article est la suite de l'article Tests statistiques avec une calculatrice ou Geogebra dans lequel nous avions abordé les tests de conformité d'une 



Chapitre 3 - Comparaison de plusieurs moyennes pour des

On fait passer le même test de logique (noté sur 100) aux trois échantillons d'élèves. – Population : élèves de troisième qui font leurs études dans trois pays 



Tests statistiques élémentaires

Comparaison de ?1 et ?2. Il est utile de tester l'égalité de deux variances. H0 : ?1 = ?2 préalablement au test d'égalité des moyennes. La statistique.



Cours 10 Test de comparaison de moyennes

22-Nov-2011 Nombre de groupes à comparer? Critère paramétrique. Les postulats d'utilisation sont respectés. Tests paramétriques. Tests ...



Tests de comparaisons proportions

Tests de comparaisons proportions. Yohann.Foucher@univ-nantes.fr. Equipe d'Accueil 4275 "Biostatistique recherche clinique et mesures subjectives en.



Chapitre 5 - Tests de comparaison de deux moyennes.

Dans ce cas on se ramène à un test de confor- mité de la moyenne des différences D = Y ? X à une valeur théorique (souvent 0). – soit les deux échantillons 



[PDF] COMPARAISON DE DEUX MOYENNES - R2MATH

9 fév 2000 · On peut également tester leur égalité Quels cas sait-on traiter dans le cadre des tests paramétriques ? • Cas où les populations sont 



[PDF] Tests statistiques élémentaires

Comparaison de ?1 et ?2 Il est utile de tester l'égalité de deux variances H0 : ?1 = ?2 préalablement au test d'égalité des moyennes La statistique



[PDF] Quelques tests de comparaison en paramétrique - Jonathan Lenoir

Comparaison de deux moyennes observées Quelques tests de comparaison en paramétrique 3 1 Échantillons indépendants 3 1 1 Les deux variances ne sont pas 



[PDF] Tests paramétriques de comparaison de 2 moyennes

La variance comme la moyenne est un paramètre caractérisant la distribution d'une variable Distributions très différentes bien que les moyennes soient égales 



[PDF] STATISTIQUE : TESTS DHYPOTHESES

Les plus connus sont certainement les tests portant sur la moyenne la variance ou sur les proportions On connaît la loi théorique en général la loi normale



[PDF] L2 - Trois exercices sur les tests paramétriques de comparaison

Cette feuille d'exercices comporte en vérité quatre type d'exercices : comparaison de proportions comparaison d'écart- types comparaison de moyennes pour 



[PDF] Comparaison de deux moyennes

III- Comparaison de deux variances ? Test F de Snedecor Test Z (? ) ou de l'écart M : moyenne inconnue de la population d'où est issu l'échantillon



[PDF] Analyse de la variance ANOVA

Test d'égalité des k effets Comparaison de moyennes 1 Analyse de variance `a un facteur 2 Tests d'hypoth`eses Tableau d'analyse de variance



[PDF] Tests de comparaison

Récapitulatif des conditions d'application des tests de comparaison de fréquences et de moyennes et des tests d'indépendance Unité d'enseignement STA 109



[PDF] Comparaison des moyennes de deux populations normales décarts

On désire tester (sur échantillons) l'hypothèse d'égalité des moyennes : (H) : ' m1 - m 2 Il - PRINCIPE DU TEST Sous des réserves très larges - en ce 

  • Quel test pour comparer des moyennes ?

    L'ANOVA est un test statistique qui généralise le test t ? Student au cadre de comparaisons de plusieurs moyennes. On l'applique dès lors que l'on étudie les effets d'une ou plusieurs variables qua- litatives sur une variable quantitative.

  • Quand utiliser le test z ?

    On utilise :

    1le test t de Student si on ne connaît pas la vraie variance des populations dont sont extraits les échantillons ;2le test z si on connaît la vraie variance ?² de la population.

  • Comment choisir H0 et H1 ?

    Les formulations pour l'hypoth`ese alternative H1 sont : 1. H0 : µ = ? (ou µ ? ?) et 2. H0 : µ = ? (ou µ ? ?) H1 : µ<? H1 : µ>? (unilatéral `a gauche). (unilatéral `a droite).

  • Déroulement du test :

    1on calcule la moyenne observée : ¯x=x1+?+xnn. 2on calcule l'écart-type débiaisé : s2=(x1?¯x)2+?+(xn?¯x)2n?1. 3on calcule l'écart du test : t=¯x?m0s×?n. 4on cherche l'écart critique ta dans la table de la loi de Student avec n?1 degrés de liberté.

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions GénéralisationsTests de comparaisons proportions

Yohann.Foucher@univ-nantes.fr

Equipe d"Accueil 4275 "Biostatistique, recherche clinique et mesures subjectives en santé", Université de Nantes

Odontologie - Cours #6

1 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions

GénéralisationsPlan

1. Comparaison avec proportion théorique (Grands échantillons)

2. Comparaison de deux proportions (Grands échantillons)

3. Comparaison des deux proportions (Petits échantillons)

4. Comparaison de plus de deux proportions

5. Généralisations

2 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions

GénéralisationsPlan

1. Comparaison avec proportion théorique (Grands échantillons)

2. Comparaison de deux proportions (Grands échantillons)

3. Comparaison des deux proportions (Petits échantillons)

4. Comparaison de plus de deux proportions

5. Généralisations

3 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions

GénéralisationsGrands échantillons

L"ARS se pose la question de la fermeture d"un service de chirurgie à la vue d"un taux de mortalité élevé : 57 patients opérés pour une pose de valve cardiaque n"ont pas survécu à l"intervention parmi les 300 opérations comptabilisées en 2009. Le taux de mortalité pour ce type d"opérations est 6.4% au niveau national. D"un point de vue statistique, doit-on fermer ce centre? X:Variable aléatoire représentant le nombre de décès parmi

300 opérations.

=0:064 : pourcentage de décès au niveau national.

Choix des hypothèses :

H0:P=, l"échantillon étudié est issu de la population nationale. H1:P> , la mortalité est supérieure à la moyenne nationale.

4 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions

GénéralisationsGrands échantillons

Statistique de test sousH0.

X B(n;)

Commen>30,n=3000:064=19>5 et

n(1) =300(10:064) =280>5, la loi binomiale précédente peut être approximée par une loi normale :

X N(n;pn(1))

donc

P=X=n N

;r(1)n Finalement, en centrant et en réduisantP, la statistique de test est :

U=Pp(1)=n N(0;1)

5 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions

GénéralisationsGrands échantillons

Risque de première espèce maximum :=1%

Région critique unilatérale positive (RC).

0 u(ɲ)=2,33

RC (1%)

Application numérique :

t= (0:190:064)=(p0:064(10:064)=300) =8:912RC Conclusion : L"hypothèse nulle est rejetée. Le taux de mortalité est significativ ement supérieur à la moyenne nationale (pc<1%).

Evite de véhiculer le sentiment de certitude

Exercice : Faire la même chose en bilatéral.

6 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions

GénéralisationsPlan

1. Comparaison avec proportion théorique (Grands échantillons)

2. Comparaison de deux proportions (Grands échantillons)

3. Comparaison des deux proportions (Petits échantillons)

4. Comparaison de plus de deux proportions

5. Généralisations

7 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions GénéralisationsComparaison de deux proportions On considère deux populationsPAetPBdesquelles sont extraits deux échantillons de taillesNAetNB. On suppose les proportionsAetBd"une caractéristique dans chacune des deux populations. A partir des proportions observéspAetpB, on cherche à savoir si les proportions des deux populations peuvent être considérées comme égales, ou bien si elles semblent être différentes.

8 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions GénéralisationsComparaison de deux proportions

Définition des populations et des v.a. :

XA: v.a. continue binaire dans la populationPAde moyenne A. !On observe un échantillon de tailleNAfxA;1;:::;xA;NAg. XB: v.a. continue binaire dans la populationPBde moyenne B. !On observe un échantillon de tailleNBfxB;1;:::;xB;NBg.

Choix des hypothèses :

H0:A=B(=)

H1:A6=B

9 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions GénéralisationsComparaison de deux proportions

Soitpiles proportions estimées deitelles que :

p i=P

Nijxi;jN

i

Soitla proportion commune sousH0estimée par :

p=NApA+NBpBN

A+NB=P

kP

Nkjxk;jP

kNk Définition de la statistique de test. SousH0, si :1N AetNB>30,2min(NA,NB,NA(1),NB(1)) > 5,3et les échantillons sont indépendants,

U=PAPBqP

A(1PA)N

A+PB(1PB)N

B N(0;1)

10 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions GénéralisationsComparaison de deux proportions Définition de la région critique (, test bilatéral) -u(ɲ/2) RC RC u(ɲ/2)

Application numérique :

U=pApBqp

A(1pA)N

A+pB(1pB)N

B

Siu2RC!pc< .

Rejet deH0car moins de% de chance qu"elle soit vraie. Il semble que l"écart entre les proportions des deux populations soit différent.

Siu=2RC!pc> .

Non rejet deH0car plus de% de chance qu"elle soit vraie. On ne peut pas montrer une différence significative entre les proportions des deux populations.

11 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions

GénéralisationsCas unilatéral

Identique au cas bilatéral, mais....

H1:A> B(l"hypothèse peut aussi être posée en infériorité)

Loi normale,, test unilatéral

0 u(ɲ)

RC

Siu2RC!p< .

Il semble que l"échantillonAsoit issu d"une population où la proportionAest supérieure à la proportionB.

Siu=2RC!p> .

On ne peut pas montrer que la proportion de la populationA soit supérieure à celle deB.

12 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions

GénéralisationsPlan

1. Comparaison avec proportion théorique (Grands échantillons)

2. Comparaison de deux proportions (Grands échantillons)

3. Comparaison des deux proportions (Petits échantillons)

4. Comparaison de plus de deux proportions

5. Généralisations

13 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions GénéralisationsComparaison de 2 proportions (petits

échantillons)

Une des conditions suivantes n"est pas respectée :

NAetNB>30,

min(NA,NB,NA(1),NB(1)) > 5,

Utilisation du test exact de Fisher.

14 / 29

Comparaison

avec proportion théorique (Grands

échantillons)

Comparaison de

deux proportions (Grands

échantillons)

Comparaison des

deux proportions (Petits

échantillons)

Comparaison de

plus de deux proportions

GénéralisationsTest exact de Fisher

Comparaison de 2 traitements A et B contre infection nosocomiale )proportions de patients infectés

Hypothèses :H

0:A=B=

H

1:A6=B

Etude pilote : N=16 patients

!7 patients dans le groupe Aquotesdbs_dbs35.pdfusesText_40
[PDF] test d'égalité des moyennes r

[PDF] ecart type moyen excel

[PDF] ecart type excel definition

[PDF] écart type pondéré

[PDF] ecart type excel anglais

[PDF] formule de l'écart type

[PDF] écart type faible ou fort

[PDF] plus l'écart type est grand

[PDF] open office calc formule pourcentage

[PDF] ecart type libreoffice calc

[PDF] formules libreoffice calc

[PDF] calc fonction si plusieurs conditions

[PDF] fonction classeur open office

[PDF] open office calcul automatique

[PDF] calculer variance probabilité