comparaison de pourcentage deux échantillons appariés

Bonjour,
J'aimerais savoir quel test conviendrait le mieux pour comparer des pourcentages. Mes 4 sujets ont passé le même test à 2 semaines de différence. Je sais que mon échantillon est petit mais c'est juste la méthodologie qui importe pour mon mémoire.
Merci d'avance de vos réponses !

Bonjour.

Une des bases des statistiques est de ne faire des statistiques que lorsque ça a un sens. Des pourcentages sur 4 individus étant soit 0%, soit 25%, soit 50%, soit 75%, soit 100% soit soit égaux, soit nettement différents même si ça ne signifie rien !
Si un français sur 2 pense que (une opinion A) et qu'on en interroge 4 pris au hasard, il y a une chance sur 4 qu'un seul pense que A, la même probabilité (0,25) qu'il y en ait 3 et seulement 0,375 pour la probabilité qu'il y en ait 2. Autrement dit, dans la majorité des cas de ce "sondage", on se trompera d'au moins 25% sur la vraie proportion.

Ensuite la méthodologie dépend de la taille de l'échantillon. Enfin dans ce cas, seuls des tests non paramétriques sont utilisables, mais on est en "cas limite". Ce qui fait que je ne vois que le test exact de Fischer comme utilisable, avec probablement un résultat non significatif.

Cordialement.

Je sais très bien que mon échantillon est trop petit, mais j'applique ce que l'on me demande, c'est tout. C'est juste un travail méthodologique, je n'ai pas dit que cela avait un sens sérieux.
Je crois que c'est n'est pas dans ce sens-là les pourcentages. Je m'explique : en fait, j'ai appliqué un test sur les mécanismes de défense, et mes sujets utilisent par exemple tel mécanisme de défense là 46% lors du premier test et à 13% lors du second. Comment voir si mon résultat obtenu est significatif ?

Ok,

alors on n'appelle pas ça une comparaison de pourcentages, mais une comparaison d'échantillons (il se trouve que les valeurs comparées sont des pourcentages, mais ces pourcentages sont les résultats des tests, pas les taux de réponse ou de réussite).
Je ne reviens pas sur la taille : Si ce sont tes profs qui te le font faire, ils enseignent très mal les stats, mais c'est malheureusement courant en psychologie.
Comme c'est de la pure méthodologie appliquée de façon idiote, allons jusqu'au bout : Tu peux comparer tes groupes soit avec du Student apparié (il faudrait une cinquantaine d'individus pour que ce soit sérieux, mais ici, on ne fait pas du sérieux) ou du Wilcoxon (ou Mann-Whithney, c'est la même idée traitée légèrement différemment. mais Wilcoxon est préférable pour des valeurs appariées). Seul problème : En général, il faut plus de 4 individus pour faire ces tests.

Amuse-toi bien !

Merci beaucoup !
J'ai déjà utilisé Student dans mon mémoire mais pour des "données brutes" disons. Donc là en fait je fais comme si mes pourcentages étaient des "données brutes" c'est ça ?
Parce que c'est justement ça qui me gênait, le fait que ce soit des pourcentages.

Je fais une comparaison de fréquences en fait non ?

Heu...

Il s'agit bien de fréquences, mais en général, les tests de comparaison de fréquences parlent de fréquence sur la population (ce que j'avais cru au début). ici, tes pourcentages sont les données, les mesures, les valeurs du caractère étudié.

Cordialement.

Oui nous sommes d'accord merci beaucoup pour ton aide précieuse.
Cordialement.

Alors voilà j'ai appliqué Student mais je ne sais pas quoi choisir entre un test unilatéral ou bilatéral.
Selon mon hypothèse, je m'attends à une baisse des résultats la deuxième fois (échelle de 1 à 9) mais il est possible évidemment que je me retrouve avec une hausse (bien que dans mes résultats ce ne soit pas le cas).
Je dois choisir quoi alors ?

Bonjour.

Tout dépend de ce que tu veux tester :
L'égalité (bilatéral)
La non égalité (même test que l'égalité)
La diminution ou l'augmentation (unilatéral, à partir de H0="égalité").

Mais c'est toi qui décide !

Cordialement.

Je veux tester la diminution ou l'augmentation des scores je crois bien ^^

ou bien la non égalité...

Meneha,

on fait un test d'hypothèse quand on a une hypothèse à tester. Bien évidemment, si tu testes des hypothèses différentes, tu obtiendras des résultats différents, voire contradictoires.
Si tu penses que la baisse des résultats est probable, tu fais le test de H0="égalité" contre H1="baisse", donc un test unilatéral.
Si tu penses que les résultats vont varier, sans idée sur le sens attendu, tu fais le test de H0="égalité" contre H1="non-égalité", donc un test bilatéral.

Cordialement.

NB : Réviser les bases de la théorie des tests serait une bonne idée.

Oui oui je sais, les cours sont loin... Je manque d'assurance, mais j'attends bien une baisse, je prends donc l'unilatéral.
Je te remercie énormément pour ton aide gg !