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test dindépendance du Khi-carré de PEARSON

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Khi2 et Tests non-Paramétriques 1 Statistiques paramétriques vs

Exemple : pour tester l'efficacité d'un médicament on constitue 2 groupes de Le test du Khi-2 aussi appelé test du Khi-2 de Pearson (qui a établi la ...



LA PROCEDURE FREQ DE SAS TESTS DINDEPENDANCE ET

Mots-clés : Tableau de contingence tests d'indépendance



12 Tests du khi-deux

Le test d'ajustement du khi-deux de niveau ? pour confronter ces hypothèses est de rejeter H0 si ?2 = k. ? i=1. (ni ? Ti). 2.



Tests du khi-carré dans les enquêtes à base de sondage double

19 déc. 2014 Le test du khi-carré de. Pearson et le test du rapport de vraisemblance sont tous deux d'usage répandu lorsque l'on a affaire à des ...



5-3-KHI2 corrigés exercices independance

Stage "Enseigner la statistique inférentielle en BTSA" - B. Chaput - ENFA - Test du Khi-deux d'indépendance. 2. Exercice 2². Effectifs observés.



Linterprétation des tests dhypothèses : p la taille de leffet et la

Si le premier test d'hypothèses connu le test du khi-carré



Décrire les données

l'indépendance des variables qualitatives présentées dans un tableau croisé



Tests dhypothèse pour des données denquête catégoriques en

test d'indépendance dans un tableau à double entrée de données d'enquête catégoriques. statistique de test d'adéquation khi-carré de Pearson pour cette ...



11. Tests dhypoth`eses (partie 2/2)

Tests d'hypoth`eses avec 2 échantillons. 3. Tests sur la normalité. 4. Test d'ajustement du Khi-deux de Pearson. 5. Test d'indépendance entre deux variables.



Glossaire de statistique descriptive - univ-angersfr

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 statistiques1 trois tests principalement : le test d’ajustement ou d’adéquation qui compare globalement la distribution observée dans un

Stage "Enseigner la statistique inférentielle en BTSA" - B. Chaput - ENFA - Test du Khi-deux d"indépendance 1 Exercice 1

On a la distribution observée suivante :

guéris non guéris

A 75 25 100

B 65 35 100

140 60

Si le médicament n"est pas efficace, la répartition des guérisons est indépendante du traitement administré. La

répartition des 140 guéris devrait se faire proportionnellement aux effectifs marginaux 100 et 100. On obtient la

répartition théorique suivante : guéris non guéris

A 70 30 100

B 70 30 100

140 60

a = 5 % ; n = (2 - 1) ´ (2 - 1) = 1 ; c20,05 = 3,841. Comme tobs » 2,38 < 3,841, on accepte l"indépendance au seuil

de 5 %. Le médicament ne semble pas efficace.

Remarque

On aurait pu aussi répondre à la question en prenant le groupe traité avec le placebo comme groupe témoin et faire

un test de comparaison de proportions dans les deux échantillons.

On compare les pourcentages p

A et pB de guéris dans les deux populations A et B respectivement.

Hypothèse nulle

: H0 : "pA = pB".

Hypothèse alternative

: H1 : "pA ¹ pB". Le test est bilatéral.

Variable de décision

: T = FA - FB

F (1 - F) (())

1

100 + 1

100 où FA et FB sont les variables aléatoires indépendantes qui, aux

échantillons de tailles 100 dans les populations A et B, associent les fréquences de guéris. On pose

F = 100 FA + 100 FB

200, la valeur observée de F est fobs = 0,7. On approche la loi de T, sous l"hypothèse H0, par la loi

normale N(0

; 1) car 100 est supérieur à 30, 100 ´ 0,7 = 70 est supérieur à 15 et 100 ´ 0,70 ´ 0,3 » 21 est supérieur

à 5

Détermination de la zone d"acceptation

Seuil de confiance : a

= 5 %.

Sous l"hypothèse H

0, le fait que FA - FB prenne des valeurs "éloignées" de 0 est rare. La zone d"acceptation est

l"intervalle [-

1,96 ; 1,96].

Règle de décision

: Si |tobs| £ 1,96 : on accepte H0. Si |tobs| > 1,96 : on refuse H0.

Réalisation du test

: T prend la valeur tobs » 1,54. |tobs| » |1,54| £ 1,96 : on accepte H0. Il ne semble pas y avoir de

différence significative entre les deux pourcentages de guérisons, le médicament ne semble pas efficace.

______________________

Stage "Enseigner la statistique inférentielle en BTSA" - B. Chaput - ENFA - Test du Khi-deux d"indépendance 2 Exercice 2²

Effectifs

observés

Groupe

Rhésus A B AB O Effectifs

théoriques

Groupe

Rhésus A B AB O

+ 378 66 38 369 851 + 374,44 66,378 39,146 371,036 - 62 12 8 67 149 - 65,56 11,622 6,854 64,964

440 78 46 436

a = 5 % ; n = 3 ; c20,05 = 7,815 ; comme tobs » 0,54 < 7,815, on accepte l"indépendance du groupe sanguin et du facteur

Rhésus au seuil de 5 %.

______________________

Exercice 3

Races Vêlages Avortements Races Vêlages Avortements

1 18 8 26 1 18,30985915 7,690140845 26

2 9 5 14 2 9,85915493 4,14084507 14

3 11 4 15 3 10,56338028 4,436619718 15

4 12 4 16 4 11,26760563 4,732394366 16

50 21 71 50 21 71

a = 5 % ; n = 3 ; c20,05 = 7,815 ; comme tobs » 0,49 < 7,815, on accepte l"indépendance entre les races et la fréquence des

avortements au seuil de 5 %. ______________________

Exercice 4

Fleurs

simples Fleurs doubles Fleurs simples Fleurs doubles Feuilles non dentées 41 24 65 Feuilles non dentées 33,9772727 31,0227273 65 Feuilles dentées 74 81 155 Feuilles dentées 81,0227273 73,9772727 155

115 105 220 115 105 220

a = 5 % ; n = 1 ; c20,05 = 3,841. Comme tobs » 4,32 > 3,841, on rejette l"indépendance entre les deux critères de

classification des plantes au seuil de 5 %. ______________________

Exercice 5

Plantes Traitement 1 Traitement 2 Plantes Traitement 1 Traitement 2 saines 20 24 44 saines 19,5555556 24,4444444 44 peu infectées 1 13 14 peu infectées 6,22222222 7,77777778 14 infectées 11 10 21 infectées 9,33333333 11,6666667 21 très infectées 8 3 11 très infectées 4,88888889 6,11111111 11

40 50 90 40 50 90

a = 5 % ; n = 3 ; c20,05 = 7,815 ; comme tobs » 12 > 7,815, on rejette l"indépendance entre le traitement et l"état de la

plante au seuil de 5 %. ______________________

Stage "Enseigner la statistique inférentielle en BTSA" - B. Chaput - ENFA - Test du Khi-deux d"indépendance 3 Exercice 6

1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8

ronds 3 8 9 9 10 10 12 10 71 ronds 8,875 8,875 8,875 8,875 8,875 8,875 8,875 8,875 71 plats 80 75 95 67 104 69 95 71 656 plats 82 82 82 82 82 82 82 82 656

creux 97 97 76 104 66 101 73 99 713 creux 89,125 89,125 89,125 89,125 89,125 89,125 89,125 89,125 713

180 180 180 180 180 180 180 180 1440 180 180 180 180 180 180 180 180 1440

a = 5 % ; n = 14 ; c20,05 = 23,68 ; comme tobs » 39,86 > 23,68, on rejette l"indépendance de la forme du tubercule et de

l"origine de la plante au seuil de 5 %. ______________________

Exercice 7

Nombre d"oeufs

non fertiles Nombre d"oeufs fertiles Nombre d"oeufs non fertiles Nombre d"oeufs fertiles mâles irradiés 648 4998 5646 mâles irradiés

359,08 5286,92 5646

mâles normaux 115 6236 6351 mâles normaux

403,92 5947,08 6351

763 11234 11997 763 11234 11997

a = 5 % ; n = 1 ; c20,05 = 3,841. Comme tobs » 467 > 3,841, on rejette l"indépendance de l"irradiation et de la fertilité au

seuil de 5 %. ______________________

Exercice 8

B non B B non B

A 40 20 60 A 30 30 60

non A 10 30 40 non A 20 20 40

50 50 100 50 50 100

a = 5 % ; n = 1 ; c20,05 = 3,841. Comme tobs » 16,7 > 3,841, on rejette l"indépendance des deux caractères au seuil

de 5 %. ______________________

Exercice 9

Âge du conducteur Âge du conducteur

21-30 31-40 41-50 51-60 61-70 21-30 31-40 41-50 51-60 61-70

0 748 821 786 720 672 3747 0 770,13 818,37 772,81 720,99 664,70 3747

1 74 60 51 66 50 301 1 61,87 65,74 62,08 57,92 53,40 301

2 31 25 22 16 15 109 2 22,40 23,81 22,48 20,97 19,34 109 Nombre

d"accidents plus de 2 9 10 6 5 7 37 Nombre d"accidents plus de 2 7,603 8,08 7,63 7,12 6,56 37

862 916 865 807 744 4194 862 916 865 807 744 4194

a = 5 % ; n = 12 ; c20,05 = 21,03 ; comme tobs » 14,40 < 21,03, on accepte l"indépendance de l"âge et du nombre

d"accident au seuil de 5 %. a

= 1 % ; n = 12 ; c20,05 = 26,22 ; comme tobs » 14,40 < 26,22, on accepte l"indépendance de l"âge et du nombre

d"accident au seuil de 1 %. ______________________quotesdbs_dbs23.pdfusesText_29
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