Gros retard

[Naniii]

Bonjour, je blocs actuellement sur 2 chapitres :théorie générale des tests et tests de comparaison de moyennes, j'ai beau faire les anales et les qcm avec le cours sous les yeux je ne comprend rien. Je voulais donc savoir si il etait possible d'avoir une explication et un resumer simple de c'est 2 chapitres. MERCI

[emeline01]

Salut, je vais essayer de t'expliquer les points importants de ces 2 chapitres :

 

Théorie générale des tests statistiques :

L’objectif d’un test statistique est de prendre une décision à partir de données issues d’un échantillon. On cherche à savoir si ce que l’on observe est dû au hasard ou s’il existe un réel effet.

1. On formule toujours deux hypothèses :

• Hypothèse nulle H0 : il n’y a pas de différence, pas d’effet, pas de lien.

• Hypothèse alternative H1 : il existe une différence, un effet ou un lien.

Le but du test est de décider si l’on rejette ou non H0.

2. Statistique de test : C’est une valeur calculée à partir des données (ex : t, z, chi2). Elle permet de comparer ce que l’on observe à ce que l’on attend sous H0.

3. La p-value est la probabilité d’observer un résultat au moins aussi extrême que celui obtenu si H0 est vraie.

• Si p ≤ 0,05 : on rejette H0 (résultat significatif)

• Si p > 0,05 : on ne rejette pas H0

4. Risques d’erreur : il y les erreurs de type I : rejet de H0 alors qu’elle est vraie (faux positif) et de type II : non rejet de H0 alors qu’elle est fausse (faux négatif)

5. Seuil alpha : alpha est le risque de faire une erreur de type I, souvent fixé à 5 %.

Donc en résumé : Formuler H0 → calculer la statistique → trouver la p-value → comparer à 0,05 → conclure

 

 

Tests de comparaison de moyennes : 

Ces tests servent à comparer des moyennes entre un ou plusieurs groupes pour voir s’il existe une différence significative.

1. Comparaison d’une moyenne à une valeur de référence : On compare la moyenne d’un échantillon à une valeur théorique. Test utilisé : test t pour un échantillon. Par exemple : la moyenne de la pression artérielle d’un groupe est-elle différente de 120 mmHg ?

2. Comparaison de deux moyennes indépendantes : On compare la moyenne de deux groupes distincts. Test utilisé : test t de Student. Par exemple : moyenne de notes chez les filles vs garçons.

Hypothèses : H0 : m1 = m2 et H1 : m1 ≠ m2

Degrés de liberté : n1 + n2 - 2 (si variances égales)

3. Comparaison de deux moyennes appariées : Même groupe mesuré deux fois. Test utilisé : test t apparié. Par exemple : le poids avant et après un régime.

Degrés de liberté : n - 1

 

4. Conditions d’application de ces tests : les données doivent être quantitatives, la distribution approximativement normale et les variances homogènes pour le test de Student classique

5. Interprétation : Si p ≤ 0,05, il existe une différence significative entre les moyennes mais si p > 0,05, il n'y a pas de différence significative

Exemple : On compare la glycémie moyenne chez 30 patients traités et 30 non traités. Les deux groupes sont indépendants, on utilise donc le test t de Student. Si p = 0,02 → différence significative mais si p = 0,3 → pas de différence significative

 

Je te mets le lien d'une fiche IP qui résume aussi les tests de comparaison de moyennes : https://tutoweb.org/public/uploads/librairie/Innovations Pédagogiques/PASS/Semestre 1/UE 4 - BIOSTATISTIQUES/S1 - Fiche - PASS - Biostatistiques (Test de comparaison).pdf

 

J'espère avoir pu t'aider ! Bon courage