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Message par clarkgabble le Mer 3 Oct 2007 - 13:58

Bonjour à tous .
Je suis étudiant en audiologie et dois rendre mon mémoire de fins d'études la semaine prochaine.
C'est une étude sur l'intelligibilité de la télévision par les malentendants dans laquelle je fais comparer différents extraits sonores à des sujets afin de déterminer l'impact de certains traitements du son sur leur compréhension .
Aprés premiere lecture , un de mes correcteurs me demande de vérifier si mes résultats sont statistiquements significatifs ,meme si à vue de pif c'est certain .Le probleme c'est que je ne sais pas quel test utiliser pour ce protocole et que les cours de maths de fac ça commence faire un moment que je les ai brulés .
C'est pourquoi je sollicite par pitié votre aide.
Voici un descriptif d'une expérience (il y en a plusieurs mais le protocole est le meme)
Je cherche à comparer l'influence de la stéréophonie sur l'intelligibilité :
Je fais écouter à mes sujets un extrait de film ,une premiere fois en mono ,une seconde fois en stereo .
Je demande au sujet s'il a vu une différence et si oui quelle version a été le mieux comprise .
Je note les résultats et dans la réalité cela donne
pas de différence : 12 cas
mono mieux : 0 cas
stereo mieux : 34 cas
Je cherche à savoir si ces résultats montrent de maniere significative que la stereo a un effet bénéfique sur l'intelligibilité de mes sujets .
Si quelqun voulait bien me répondre ,je l'aimerais à jamais .

clarkgabble

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Message par Invité le Mer 3 Oct 2007 - 14:17

Si le but est de tester si la stereo a un effet bénéfique tu peux peut-être te ramener à quelque chose de binaire : succès = stéréo bénéfique, echec = stéréo pas bénéfique. Dans ce cas la tu peux comparer ta proportion que tu obtiens 34/46 à 0.5 avec un test de proportion,ou encore tu peux tester si la probabilité de succès avec est bien égale à 0.5 en considérant que tu es dans un schema de Bernouilli.
Tu peux alors utiliser la fonction binom.test du logiciel R:
binom.test(34,46,0.5)

Exact binomial test

data: 34 and 46
number of successes = 34, number of trials = 46, p-value = 0.001641
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
95 percent confidence interval:
0.5886812 0.8573315
sample estimates:
probability of success
0.7391304

Qui te dit ici que ta probabilité de succès est bien différente de 0.5 donc que la stéréo à bien un effet bénéfique.

Tu peux aussi tester ta répartition par rapport à une distribution uniforme de proba 1/3 pour chaque événement. Mais normalement il te faut au moins 5 individus par classe ce qui n'est pas le cas ici. De plus ça ne te dira pas si c'est la stéréo qui est différentes des autres.

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Message par clarkgabble le Mer 3 Oct 2007 - 15:39

Micro corpus ,merci sincerement pour ta réponse ,ça a l'air pas trop comliqué à faire .
Juste une derniere question d'énorme boulet statistiquement parlant ,ou trouver le logiciel R et est ce bien son nom.
Merci d'avance

clarkgabble

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Message par clarkgabble le Mer 3 Oct 2007 - 15:44

Oups désolé pour la question précedente ,aprés une recherche rapide j'ai trouvé mon ami le logiciel R
Merci encore MC

clarkgabble

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Message par clarkgabble le Ven 5 Oct 2007 - 13:00

micros corpus a écrit:Si le but est de tester si la stereo a un effet bénéfique tu peux peut-être te ramener à quelque chose de binaire : succès = stéréo bénéfique, echec = stéréo pas bénéfique. Dans ce cas la tu peux comparer ta proportion que tu obtiens 34/46 à 0.5 avec un test de proportion,ou encore tu peux tester si la probabilité de succès avec est bien égale à 0.5 en considérant que tu es dans un schema de Bernouilli.
Tu peux alors utiliser la fonction binom.test du logiciel R:
binom.test(34,46,0.5)

Exact binomial test

data: 34 and 46
number of successes = 34, number of trials = 46, p-value = 0.001641
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
95 percent confidence interval:
0.5886812 0.8573315
sample estimates:
probability of success
0.7391304

Qui te dit ici que ta probabilité de succès est bien différente de 0.5 donc que la stéréo à bien un effet bénéfique.

Tu peux aussi tester ta répartition par rapport à une distribution uniforme de proba 1/3 pour chaque événement. Mais normalement il te faut au moins 5 individus par classe ce qui n'est pas le cas ici. De plus ça ne te dira pas si c'est la stéréo qui est différentes des autres.

Re bonjour
Aprés m'etre penché sur la question ,je me demandais si l'il ne valait pas mieux employer un test KHI carré.
En effet ,il existe dans mon experience trois réponses :
stereo mieux
pas de différence
mono mieux

Or considérer que le résultat mono mieux =pas de diff est faux .
Pas de diff peut etre du à un défaut d'attention de mon sujet lors du test (ce test est difficile) alors que mono mieux signifie que mon hypothèse est fausse.
Cela ne s'appliqUE PAS SUR LES eésultats présentés ici ,mais sur d'autres expériences utilisant le meme protocole ,ce genre d'éventualités intervient .
Donc d'aprés vous ,le khi 2 n'est il pas mieux.
Merci d'avance à ceelui ou celle qui aurait l'amabilité de me répôndre

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Message par Invité le Ven 5 Oct 2007 - 13:54

re,

A priori le chi deux est en effet mieux adapté mais ne permettra pas de conclure à un effet particulier, si tu trouves un chi deux significatif ça ne te dira pas que c'est à cause de la stéréo par exemple, ça te dira que la répartition n'est pas uniforme entre les catégories. Avec R tu peux utiliser la fonction chisq.test(c(12,0,34),p=rep(1/3,3))
Chi-squared test for given probabilities

data: c(12, 0, 34)
X-squared = 38.7826, df = 2, p-value = 3.788e-09

Donc ici la répartition n'est pas uniforme. Après certains regroupent les classes des observations quand celles-ci ont des effectifs inférieurs à 5.

je te conseille de regarder ce document sur le X² tu trouveras toutes les infos dont tu auras besoin :
http://pbil.univ-lyon1.fr/R/fichestd/tdr32.pdf

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Message par clarkgabble le Ven 5 Oct 2007 - 14:32

Salut ,vraiment un grand merci pour tes réponses (qui en plus sont claires et accessibles pour un gland de la stat comme moi ,alors que tu pourrais me noyer sous un charabia incompréhensible).
Voilà encore un ou deux points obscurs pour moi :
*est il possible dans mon cas d'utiliser un test binomial prenant en compte les trois éventualités (mono ,stereo ,pas de diff ,p=1/3)

*peut on faire un KHI2 malgré l'existence d'un groupe à n plus petit que 5 .
*Si oui n'est il pas possible d'en déduire que comme la stereo est largement en tete et que leqs résultats n'obéissent pas au hasard ,la stereo a un effet bénéfique .
Merci d'avance de ta probable réponse (houlà ,"probable" sans aucune tentative de jeu de mot)

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Message par Invité le Ven 5 Oct 2007 - 14:43

Un test binomial est fait pour des variables qui sont dichotomiques, donc pas avec trois valeurs ...

Je viens de vérifier et à priori c'est les effectifs théoriques qui doivent être supérieurs à 5 donc dans ton cas pas de soucis

Après tu peux regarder quelle(s) valeurs contribuent le plus au Chi-deux mais le test en lui même ne test pas si une des modalités est différente des autres. Tu peux juste voir que c'est tel ou tel modalité qui contribue ... Ici le 0 aura une contribution de 15.3333 et le 34 de 22.72464 ... la conclusion que c'est la stéréo qui est différente n'est pas possible ...

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Message par clarkgabble le Ven 5 Oct 2007 - 15:11

au final il n'y a pas de reelle solution à mon problème non?

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Message par Kolmogorov le Ven 5 Oct 2007 - 17:22

Alors j'ai suivi votre discussion et personnellement, j'aimais bien la première solution proposée par micros corpus, à savoir le test binomial.

Si ton problème est bien de savoir si la stéréo a un effet bénéfique alors :
- soit la personne trouve que c'est mieux avec la stéréo
- soit la personne ne voit pas de différence ou pire, trouve que le mono est mieux mais dans ces deux cas, la stéréo n'a pas d'effet bénéfique.

C'est pourquoi je trouve que le test binomial est parfaitement adapté ici.

Tu dis que lorsque la personne dit qu'elle ne trouve pas de différence entre le mono et la stéréo, c'est peut être qu'elle a mal écouté. Mais justement, c'est tout à fait justifié de les classer par défaut dans le groupe "stéréo non bénéfique" afin que l'analyse soit la plus "pessimiste" possible. On a vu qu'en faisant cela, on trouve que la stéréo a un effet bénéfique, alors qu'on s'est placé dans le pire des cas, donc il est parfaitement claire que la stéréo a un effet bénéfique.
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Message par clarkgabble le Lun 8 Oct 2007 - 16:03

Re bonjour à tous ,je suis tjrs dans la merde car je n'ai pas trouvé de solution à mon problème .
J'ai utilisé le test binomial pour l'exemple donné ,et ça roule nickel.
Cependant ,pour une autre experience ayant le meme protocole ,maes résultats sont les suivants :
mieux 13
pas de différence 9
moins bien 1
Mon hypothèse étant "mieux".
J'ai bien compris qu'il ne fallait pas compter sur la validation de mon hypothèse nottamment pour un échantillon aussi restreint .
J'ai décidé de faire la chose suivante :utiliser un KHI 2 pour montrer que mes résultats ne sont pas liés au hasard ,j'argumenterai par la suite .

Question ,est ce possible ?
Le fait de montrer que ma distribution obéit ou non à une loi de KHI 2 est elle pertinente dans ce cas.
Merci sincerement d'avance à celui qui me répondre .
Les autres ,je vous aime aussi

clarkgabble

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Message par olivierdstat le Mar 9 Oct 2007 - 5:37

Bonjour,

Pourquoi ne pas répartir en:

stereo comprise
et stereo non comprise

Je suppose que la loi du khi2 vous permet de comparer à une distribution théorique.

Vous prenez comme hypothèse que votre distribution théorique ets une binômiale et il vous reste à faire plusieurs essais pour voir quelle est la binômiale qui se rapproche le plus ?

Cdlt,

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Message par Invité le Mar 9 Oct 2007 - 7:16

clarkgabble a écrit:
Le fait de montrer que ma distribution obéit ou non à une loi de KHI 2 est elle pertinente dans ce cas.
Petites corrections, il ne faut pas confondre la statistique du chi deux qui est somme((obs-th)²/th) et qui sous l'hypothèse nulle suit une loi de chi deux, avec la loi de chi deux. A priori il n'y a aucune raison que ta distribution suivent une loi de chi deux. Par contre si on suppose que tes valeurs sont réparties au hasard dans ces trois classes, chaque classe à la même probabilité (1/3) et à ce moment la tu vas comparer ta distribution avec une loi uniforme. Bien sur que tu peux faire ce test la, mais encore une fois ça te dira juste si tu as une répartition aléatoire ou non, mais ça ne te dira pas si c'est la stéréo qui est à l'origine de cette répartition.
Sous R ce test se fait en chisq.test(c(13,9,1),p=rep(1/3,3)). Après on peut se poser des question sur la puissance de ton test aux vues du faible nombre de valeurs ...

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