analyse statistique mémoire master 2

Bonjour,
pouvez vous m'indiquer quelles analyses statistiques utiliser si je veux comparer les résultats d'1 enfant hyperactif avec les résultats de 10 enfants dit normaux. Merci de votre aide !

Il faut que tu décrive mieux tes données. Résultats à quoi, conditions de l'expérience, etc...

je cherche à voir si il y a une différence significative entre les résultats d' enfants hyperactifs et les résultats d'enfants dits normaux à 5 tests psychométriques. Ma population est très réduites : j'ai 4 enfants hyperactifs qui ont respectivement 6, 7, 8 et 9 ans et je vais comparer leurs résultats individuellement : en gros je vais comparer les résultats d'1 enfants hyperactif avec ceux de 6 enfants normaux pour chaque tranche d'age et après (ou avant) j'analyserai les résultats confondu des 4 enfants hyperactifs avec ceux des 24 enfants normaux; Je précise que mes résultats sont formulés en Percentiles...
j'espère que c'est plus clair...

Tu ne cherches donc pas à prédire si, en fonction de tel et tel résultat à tes tests, ton enfant est normal ou non?

joyeux_lapin13 a écrit:Tu ne cherches donc pas à prédire si, en fonction de tel et tel résultat à tes tests, ton enfant est normal ou non?

Non je cherche à savoir si les tests que j'ai choisi (et qui normalement sont échoués par des enfants hyperactifs) le sont effectivement. Mais j'ai besoin de vérifier que ces tests sont réussis par un enfant qui n'aurait pas ce problème.

Et bien personnnellement, je serais aller au bout en mettant en évidence qu'au final on obtient un mauvais ou bon modèle de prédiction.

En fonction d'un cas ou l'autre, et en s'appuyant sur la fiabilité de la méthode, j'aurais conclut que soient mes tests ne sont pas bon soient il n'y a pas de différence entre ces deux catégories d'enfants.

Aprés je sais pas trop, ce soir quand je rentrerais je réfléchirais plus intelligement sur ta question.

C'est bien ce que je cherche à faire, désolée je ne m'exprime peut être pas très clairement.
Je cherche effectivement à voir si j'ai choisi les bons tests pour dépister ce trouble. Si ils sont bons les enfants déjà diagnostiqués comme hyperactifs auront des résultats significativement moins bons que les enfants "contrôles". Si je ne trouve pas de différences c'est que les tests ne conviennent pas....

Ok, j'en reviens donc à mon idée, faire une régression logistique et voir si l'équation logit obtenue me permet de prédire, à partir du questionnaire, la réalité.

Si j'ai un bon taux de réussite alors mon question explique le statut suffisamment correctement et est donc valable, sinon je change mon questionnaire.

Si tu es d'accords avec mon point de vue et que tu as besoin d'infos sur les régressions logistiques tiens moi au courant.

Merci bien pour tes réponses! Je suis effectivement preneuse pour des infos sur les régressions logistiques... qui a vrai dire ne me parle pas beaucoup.

En gros tu vas poser deux status à expliquer (Y), le statut 0 = pas hyperactif et le statut 1 = hyperactif.

Ta matrice X de données, soit ton question.

Tu vas régresser afin de déterminer les coefficients B tel que Y = B0 + B1.X1 + ... dans le but d'obtenir les meilleurs coefficients permettant donc, dans le plus grand nombre de cas, prédire correctement Y.

J'ai vu que tu as relativement peu de données, du coup ta matrice X, qu'il te faudra transformer en matrice 'modal' devra contenir 2 modalités par colonne sinon tu vas te retrouver avec un problème de séparabilité.

Traites-tu tes données avec SAS?

Ensuite là je t'ai fais un résumé, ce travail que tu exposes doit faire office de rapport ou juste d'exo?

Non je n'ai jamais utilisé SAS j'avais plus pour habitude d'utiliser statistica... mais je peux m'y mettre! Mon travail donnera lieu à un mémoire et peut être à une publication. Merci pour tes explications

Ok, aprés faudrait voir avec d'autre point de vue avant de te lancer dans les régressions logistiques, car même si ça reste simple à utiliser et interpréter, vue qu'il s'agit d'un mémoire il y aurait pas mal de théorie à prendre en compte afin de bien voir à quoi correspond les résultats que tu trouveras.

Enfin bon, moi je bosse pas mal sur les régressions donc si jamais tu as besoin d'aide je suis disponible, ça pourra que parfaire mes connaissances.

Bref n'hésite pas.

merci beaucoup et bonne soirée!

Tu vas régresser afin de déterminer les coefficients B tel que Y = B0 +
B1.X1 + ... dans le but d'obtenir les meilleurs coefficients permettant
donc, dans le plus grand nombre de cas, prédire correctement Y.

... Meilleur coefficients ça n'a pas de sens, ce sont ceux estimer au maximum de vraisemblance.

Après je ne voudrais pas douché tes espoirs mais je ne pense pas que tu puisses utiliser la régression logistique dans ton cas, tu as bien trop peu de données par rapport au nombre de variable que tu vas renter dans ton modèle. En terme de publication il te faudrait comparer avec ce qui se fait dans ton domaine mais je suis certain que ça ne passerait jamais. De plus comparer 1 individus avec plusieurs ça n'a aucune valeur statistique car ton individus peut très bien être un cas isolé.

En effet Droopy je me suis un peu trompé de mot...

Aprés pour ce qui est de régresser dans son cas, personnellement ça m'est arrivé sur une sous-population de 31 individus, mais il est vrai que j'avais 10 statut 1 pour 21 statut 0. Et tout ça pour 8 variables explicatives.

J'avais pas bien lu la répartition qui ici est assez mal foutu.

[quote="droopy"]

Après je ne voudrais pas douché tes espoirs mais je ne pense pas que tu puisses utiliser la régression logistique dans ton cas, tu as bien trop peu de données par rapport au nombre de variable que tu vas renter dans ton modèle. En terme de publication il te faudrait comparer avec ce qui se fait dans ton domaine mais je suis certain que ça ne passerait jamais. De plus comparer 1 individus avec plusieurs ça n'a aucune valeur statistique car ton individus peut très bien être un cas isolé.

Je suis bien d'accord avec toi : j'ai trop peu de données mais je n'ai pas réussit à avoir plus. Je vais continuer cette recherche pour avoir plus de sujets mais pour le moment je dois traiter mes données telles qu'elles sont... et effectivement comparer 1 individus avec plusieurs ça n'a aucune valeur statistique...

je le sais que trop bien que des fois malgré un effort important pour avoir des données on obtient pas grand chose (temps pour les obtenir, difficulté, etc ...). Ce que je voulais te dire c'est de faire attention a ne pas utiliser des analyses pour analyser tes données qui pourraient se retourner contre toi. Il te faut peut-être rester en statistique exploratoire, déjà avec des graphiques simples du genre boxplot, etc. et peut-être finir avec des analyses multivariées sur les réponses à tes tests du genre acm (mais je ne suis pas sur que ça soit si applicable que ça) et de regarder ou ce situe les individus qui t'intéressent par rapport aux autres, sont-ils en marge ou au contraire dans la masse ? tout en restant très cool quand aux conclusions ...