Loi normale et "population générale"

Bonjour,

je me remets aux statistiques depuis quelques semaines et mes cours de stats en fac sont assez lointains
je ne donnerai pas mon âge par coquetterie.

cela étant dit, j'ai 2 questions générales :

1- j'extrait de mes bases de données l'intégralité des individus répondants aux critères étudiés (a un impayé, habite telle ou telle commune)
est-il nécessaire dans ce cas que la répartition par âge suive une loi normale ?
il me semblait, mais peut-être suis-je complètement à côté de la plaque, que c'était nécessaire pour un échantillon pas pour la totalité.

2- j'ai un autre cas ou je veux comparer le risque relatif d'avoir un impayé si l'abonné a plusieurs abonnements ou un seul
quel est le test de validité à réaliser pour un odds-ratio ou un risque relatif ? le chi-2 ?
j'avais en tête que l'odds-ratio était plus intéressant quand la prévalence de la variable étudiée est faible, mais peut-on calculer cette "faiblesse" ?

merci !

GeekAlf a écrit:1- j'extrait de mes bases de données l'intégralité des individus répondants aux critères étudiés (a un impayé, habite telle ou telle commune)
est-il nécessaire dans ce cas que la répartition par âge suive une loi normale ?
il me semblait, mais peut-être suis-je complètement à côté de la plaque, que c'était nécessaire pour un échantillon pas pour la totalité.

Comme à chaque fois, quelle est la question que vous posez (à vos données) ? Qu'est que ce vous voulez tester? Si vous voulez par exemple tester l'effet de l'âge sur une autre variable, il n'y a aucun obligation que la répartition par âge suive une loi normale. En d'autres termes, la réponse à votre question dépend de ce que vous voulez faire avec vos données.

GeekAlf a écrit:2- j'ai un autre cas ou je veux comparer le risque relatif d'avoir un impayé si l'abonné a plusieurs abonnements ou un seul
quel est le test de validité à réaliser pour un odds-ratio ou un risque relatif ? le chi-2 ?
j'avais en tête que l'odds-ratio était plus intéressant quand la prévalence de la variable étudiée est faible, mais peut-on calculer cette "faiblesse" ?

Il y a de nombreux moyens de tester ceci. Le plus simple est de comparer les deux pourcentages d'impayés entre un ou plusieurs abonnements. Un test de Chi2 sur table de contingence fera effectivement l'affaire, par exemple.

HTH, Eric.

Bonjour Eric,

merci de votre réponse, je vais fouiller tout ça.

bonne journée