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Conditions de normalité pour une enquete quantitaive

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Conditions de normalité pour une enquete quantitaive Empty Conditions de normalité pour une enquete quantitaive

Message par Franck CONSTANT le Lun 30 Juin 2008 - 20:12

Bonjour ,

Je suis en cours de rédaction de mon mémoire et je suis face a la question suivante :
Nous avons réalisé une enquete quantitative de satisfaction et le significativité des résultats est vérifié par test statistiques comme :
Regression simple et multiple , Chi2 , Fischer F ou student T.
La normalité de la distribution de l'échantillon est en principe requise pour la validité de ces tests ?
Mais il semble que dans le cas des sciences humaines , la pratique s'affranchit de cette condition , d'ailleurs le logiciel utilisé et qui détermine la significativité avec un niveau de confiance ne vérifie pas la normalité.

Les variables utillisées sont de type discrètres sur une échelle de satisfaction, transformées en données paramétriques 1, 2, 3, 4 et 5 permettant d'obtenir des parametres de position et dispersion.

Comment dois je argumenter cette situation ?

D'avance merci de votre aideµ
Cordialement
Franck

Franck CONSTANT

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Date d'inscription : 30/06/2008

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Message par FS le Mar 1 Juil 2008 - 7:43

Franck CONSTANT a écrit:
Regression simple et multiple , Chi2 , Fischer F ou student T.
La normalité de la distribution de l'échantillon est en principe requise pour la validité de ces tests ?

le chi2 non, mais y'a souvent besoin d'un effectif minimum par cellule.
Fisher (tu veux dire ANOVA ?), student et regression necessite normalité et homogénéité des variances (variance constante pour la regression, et pas d'autocorrélation des résidus pour des series temporelles)

Franck CONSTANT a écrit:
Mais il semble que dans le cas des sciences humaines , la pratique s'affranchit de cette condition , d'ailleurs le logiciel utilisé et qui détermine la significativité avec un niveau de confiance ne vérifie pas la normalité.
peut-être par méconnaissance, et aussi que certaine méthode comme l'anova sont souvent utilisé et sont assez robuste à la normalité si la distribution est à peu prés symetrique, il ne faut donc pas absolument avoir la normalité, s'en approcher suffit.
généralement dans les logiciels la normalité se verifie à part
[/quote]


Franck CONSTANT a écrit:
Comment dois je argumenter cette situation ?

la j'ai pas bien compris la question rabbit

FS

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Message par Invité le Mar 1 Juil 2008 - 8:23

Juste quelques précisions dans le cas de régressions linéaires simples et multiples la normalité requise est celle des résidus, de plus il ne faut pas que les résidus soient autocorrélés et que la variance de ces résidus augmentent avec les valeurs prédites. Pour ce qui est de l'anova elle est effectivement robuste à la non normalité mais pas du tout à la non homogénéité des variances.

Après le fait d'être dans une discipline ou dans une autre ne change pas les pré-requis a chaque analyse. Les statistiques ne changent pas suivant le domaine d'études.

Pour ma part je trouve ça toujours assez bizarre de transformer une information qualitative en une variable quantitative et de faire des analyses paramétriques sur cette variable transformées. Mais ce n'est que mon point de vue.

micros

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