Ecart type et test non paramétrique

Bonjour

je suis en thèse de biologie et j'ai fais des tests de statistique.

Mes questions sont les suivantes :
- quand un test paramétrique ou non indique qu'il existe une différence statistiquement significative, est ce que un écart type élevé prouve que la significativité est peut être du au hasard ?
- Est ce que des écarts types élevés et qui se croisent peuvent remettre en cause la significativité des tests statistiques ?
- Est ce qu'on peut se permettre d'enlever certains résultats qui sont vraiment aberrant pour obtenir un test significatif ou un écart type plus faible ? Si oui, à quelle condition ?

Merci de votre

Nazim.

Bonjour.

Je ne comprends pas tes deux premières questions, en particulier tu parles d'écart type. Probablement celui d'un échantillon ? mais les écarts types sont généralement utilisés dans la procédure du test donc le test en tient compte. Il faudrait voir sur des exemples précis.

Pour la troisième question, la réponse évidente est oui pour "d'enlever certains résultats qui sont vraiment aberrants" et non pour "d'enlever certains résultats [] pour obtenir un test significatif ou un écart type plus faible"
Oui, on élimine les valeurs aberrantes (longueurs négatives, notes 22/20, fréquences supérieures à 100%, ...). mais on n'élimine pas des valeurs loin des autres "pour obtenir un test significatif ou un écart type plus faible", car on triche !!

Cordialement.

Bonjour,

je crois ne pas avoir été très claire.

Quand je montre un histogramme de 2 populations avec une différence stat. significative ET des écarts types élevés, on me dit que mes résultats sont faux et même si je trouve une différence statistiquement significative, c'est peut être du au hasard.

Par exemple : je trouve une différence statistiquement significative pour 2 population :
- la 1ère avec une moyenne de 10 avec un écart type de 5.
- la 2ème avec une moyenne de 6 avec un écart type de 4.

Est ce que tous les tests statistiques prennent en compte les écarts types ?
Quelles sont les autres paramètres qu'ils prennent en compte ?
Existe t il d'autres paramètres qui représentent mieux la validité d'un test stat. ?

Que me conseillez vous pour la suite de mes manip ?

Codialement,
Nazim.

Difficile de répondre sans avoir le détail :
* comment sais-tu que la différence est statistiquement significative ?
* Qui est le "on" qui te dit que tes résultats sont faux
* les résultats sont-ils vrais ?

Par contre, il est vrai que "statistiquement significatif" au seuil de 5% veut dire "sans certitude une fois sur 20". Revois la théorie générale des tests.

Cordialement.

- je sais que la différence est statistiquement significative car le test que j'ai utilisé me l'a indiqué (test Mann Whitney généralement car mes résultats de population ne suivent pas de loi normale)

-Le "on" correspond à mes chefs (PU ou MCU) de science.

- Oui les résultats sont vrais.

=> aurais tu un site ou un cours sur la théorie générale des tests ?

=> Je veux juste savoir si on peut dire à partir d'écart type élevé remettre en cause la significativité d'un test stat ? Oui ? Non ? C'est plus compliqué ?

Cordialement

Le test de Mann Whitney ne tient pas compte des écarts types, seulement des valeurs brutes.
Donc il n'y a pas de lien entre taille des écarts types et significativité.
Le mieux serait de discuter avec tes "chefs" le pourquoi de leur affirmation : Si ce sont des scientifiques, il savent les raisons de ce qu'ils disent.

Pour un cours, tu peux aller voir ça Cours Insa Jolion.

Cordialement.

Le test de M-W est un test de rang. En clair, il ne tient pas compte de la valeur absolue des écarts. Il travaille sur les rangs, c'est à dire grosso modo les "classements" des données (la plus grande, la 2°, la 3° .... etc).

Donc l'écart type n'a rien à voir avec la choucroute. Tes questions pourraient avoir un certain sens avec un test paramétrique (ttest) mais ne se posent pas avec un test de rang (ou tu compares plutôt si les médianes sont différentes, encore que c'est pas tout à fait ca mais bon, on peut l'imaginer comme ca)

Par contre, ce qui est possible c'est que vu que tu sembles absolument perdue tu aies fait un peu n'importe quoi avec ton logiciel de stats. Ou sur quelques trucs de base, style emmelage de crayons au niveau des tests appariés ou non, données répétées... etc...

Ah, il est aussi possible que tes représentations graphiques soient mal choisies, et que ton graphe semble incohérent par rapport aux résultats du test. Un exemple classique: tu compares 2 boites avec 6 salariés chacune

Entreprise 1
E1 : 1200 E
E2 : 1200 E
E3 : 1200 E
E4 : 1500 E
E5 : 1600 E
E6 : 2500 E


Entreprise 2
E1 : 1200 E
E2 : 1100 E
E3 : 1200 E
E4 : 1600 E
E5 : 1600 E
E6 : 180 000 E

Si tu fais un graphe moyenne +/- ecart type, tu vas avoir l'impression visuelle que les employés sont nettement mieux payés dans l'entreprise 2

Tes donnés ne sont pas normales, donc tu testes avec un non paramétrique. Et là, paf, pas de différence significative.

Tu ne comprends pas

Tu regardes tes données différemment: tu représentes graphiquement non pas les moyennes mais les médianes

Et là tu comprends.

De manière générale, les écarts type ne servent à rien pour les données qui ne suivent pas une loi normale. Le meilleur moyen d'illsutrer la variabilté pour ces données est à ma connaissance l'étendue inter quartile (distance entre 25è et 75è centile).