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Test khi-carré et Fisher

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Test khi-carré et Fisher Empty Test khi-carré et Fisher

Message par Stevus Ven 18 Mar 2016 - 20:19

Bonsoir à tous,

Je m'appelle Stève et je suis en master Sciences de l'éduc donc avec des statistiques.
Je viens vers vous car j'ai un petit souci de compréhension. J'ai un calcul de khi-carré à faire sur un petit fichier qui ne rentre pas dans les conditions de réalisation du test, donc j'ai essayé de le faire avec le test exact de Fisher, or celui-ci m'apparait aussi négatif. Le tableau simplifié en effectif ressemble à ceci:
motivation à suivre une formation en continue
R1 R2
non 0 4
oui 1 25
le oui et non correspondent à la question : est-ce que le fait que cette formation soit à distance a été décisif pour vous.
R1 motivations extrinsèques
R2 motivations personnelles
Pour moi, dans l'analyse du tableau croisé, on voit très bien que le fait que la formation soit à distance est en lien avec les motivations personnelles, cependant je ne trouve pas de dépendance dans les test : khi-carré 1.95 ddl3 seuil de 58.22 % et pour Fisher, j'ai p-value de 1

Cordialement

Stevus

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Message par gg Ven 18 Mar 2016 - 21:50

Bonjour.

Difficile de faire un test avec des classes aussi pauvres. pas étonnant que tu trouves des résultats sans signification. je doute d'ailleurs très fortement de ton test du khi-deux ( 3 ddl ? !) qui n'a aucune raison d'être utilisé ici.

Par contre, ce tableau est très clair sur les résultats. A condition que les réponses soient fiables Rolling Eyes

Cordialement.

gg

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Test khi-carré et Fisher Empty Re: Test khi-carré et Fisher

Message par Stevus Ven 18 Mar 2016 - 22:14

Merci pour la réponse
J'ai oublié de préciser, à l'origine j'avais 4 réponses possibles dans les motivations mais afin de faire la différence et de pouvoir effectuer un test de Fisher le plus simplement possible, j'ai regroupé trois d'entre elles (dans R2) d'où le 3 ddl d'origine. Pour ce qui est des classes, je n'ai pas trop le choix, c'est imposé pas le tuteur (2 variables avec l'effectif du CAMPUSFORSE c'est à dire 35 personnes à Lyon2).

Cordialement .

Stevus

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Message par Eric Wajnberg Sam 19 Mar 2016 - 6:22

Si le test n'est pas significatif, il ne l'est pas. Ca veut dire que cette table, même si on pourrait penser qu'elle relève d'un effet, peut être obtenue juste par hasard. Désolé.

Il est vrai cependant que les effectifs sont faibles pour vraiment conclure, mais ça veut dire aussi qu'on ne peut conclure de rien, ni de la significativité ni du contraire. En bref, avec ce jeu de données, il n'y a pas d'effet, point final.

Il faudrait pouvoir augmenter les effectifs.

HTH, Eric.
Eric Wajnberg
Eric Wajnberg

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Message par c@ssoulet Lun 21 Mar 2016 - 8:42

C'est normal et rassurant que le test soit non significatif.

In fine, quel est le but du calcul ce fameux et magique petit p ? En caricaturant un peu pour ne pas faire de maths, p est la probabilité de dire une connerie en disant "j'ai observé une différence qui n'est pas due au hasard"

Donc grosso modo, es-ce-que je prends un gros risque de sortir une belle connerie en généralisant les conclusions que j'ai observé sur mon petit échantillon à l'ensemble de la population.

Pour la colonne R1 "motivations extrinsèques", tu observes en tout et pour tout 1 cas. C'est pas la peine de faire des maths pour comprendre que tu vas prendre un risque énorme si tu affirmes "ce que j'ai observé pour 1 seul cas est vrai pour tout le monde". Ce risque énorme, exprimé en pourcentage de risque de dire une connerie, c'est p

c@ssoulet

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Message par Stevus Ven 25 Mar 2016 - 14:01

Bonjour
Merci pour ces réponses, c'est clair et logique pour moi . En gros ce qui n'est pas clair c'est l'intérêt de cet exercice sur un effectif aussi réduit, mais ça c'est un autre problème!

Cdlt, Stève

Stevus

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Message par c@ssoulet Ven 25 Mar 2016 - 15:04

Je pense que l'interet est de faire réfléchir sur le respect des conditions d'application des tests, d'amener l'élève à choisir le test de fischer parce qu'il est le seul adapté (et non pas choisir le test qui donne le p le plus faible.....) et de réfléchir un peu à la signification de ce p=1, qui semble un peu gênant mais qui dans le fond signifie simplement que lorsque je n'observe qu'un seul cas, j'ai 100% de risque de conclusion erronnée.

Si c'était un exercice, je le trouve étrange mais pas con. En tout cas il correspond à de vraies situations professionnelles du statisticien: expliquer à un demandeur le choix de la méthode d'analyse, justifier qu'on n'en changera pas bien que les résultats puissent lui paraitre étranges, et lui expliquer la signification d'un résultat qu'il considère à tord comme étrange, ou impossible, mettant implicitement ta compétence en doute.

c@ssoulet

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