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Résumé Méthode quantitative

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Par   •  20 Novembre 2019  •  Résumé  •  1 488 Mots (6 Pages)  •  485 Vues

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ÉTUDE MQ

Étude des Tests

Test T

One sample T-Test

Paired sample

Même groupe

Independant T-Test

Quoi?

Une moyenne d’un échantillon avec valeur critère (3 types)

2 moyennes pour même groupe ou un groupe de paires

2 moyennes qui vont être mesuré pour 2 groupes indépendants

Assomption 1 :

Normalité

Kolmogorov (n>30)

Shapiro (n<30)

* Si le P<0.05 dans le test et qu’il y a plus de 30 personnes dans l’échantillon. (La loi des grands nombres vient s’appliquer)

P>0.05 = Normalité

Kolmogorov (n>30)

Shapiro (n<30)

* Si le P<0.05 dans le test et qu’il y a plus de 30 personnes dans l’échantillon. (La loi des grands nombres vient s’appliquer)

P>0.05 = Normalité

Kolmogorov ≥ 15

Shapiro ≤ 15

Assomption 2 :

Au hasard

Oui elle existe, mais pas de test pour vérifier.

Oui elle existe, mais pas de test pour vérifier

Oui elle existe, mais pas de test pour vérifier

Assomption 3 :

Homogénéité

Test de Levene

P>0.05 = Homogène

Décision du test

Si c’est <0.05 on rejette Ho et on accepte Ha.

Si c’est <0.05 on rejette Ho et on accepte Ha.

Si c’est <0.05 on rejette Ho et on accepte Ha.

Calcul du «d»

D = t / √n

Faible = 0.2

Modéré = 0.5

Fort = 0.8

N = échantillon

D = t / √n

Faible = 0.2

Modéré = 0.5

Fort = 0.8

N = échantillon

D = [pic 1]

Faible = 0.2

Modéré = 0.5

Fort = 0.8

N = échantillon

Étha carré

η2 = [pic 2]

η2 indique le % d’impact

Erreur de type 1

Erreur de type 2

Chance de rejeter à tord Ho (Hypothèse nulle)

Probabilité de conserver à tord Ho (Hypothèse nulle)

ANOVA 1 voie

ANOVA 2 voie

ANCOVA

Quoi?

1 variable indépendante à plus de 2 niveaux sur V.D

2 variables indépendantes à + de 2 niveaux pour leur effet d’interaction sur variable dépendante

1 variable indépendante qualitative à + de 2 niveaux contrôlant covariable (quantitative)

Assomption 1 :

Normalité

Kolmogorov n>15

Shapiro n<15

P>0.05

Kolmogorov n>15

Shapiro n<15

P>0.05

Kolmogorov n>15

Shapiro n<15

P>0.05

Assomption 2 :

Hasard

Existe aucun test pour vérifier

Existe aucun test pour vérifier

Existe aucun test pour vérifier

Assomption 3 :

Homogénéité

Test de Levene

P>0.05= homogène

Test de Levene

P>0.05= homogène

Test de Levene

P>0.05= homogène

Assomption 4 :

Homogénéité pentes

S’il n’y a pas d’interaction significative entre variable indépendante et la covariable faire ANOVA 2 voie avant l’ANCOVA.

Décision du test

Si <0.05 on rejette Hot accepte Ha.

F< valeur critique, on rejette Ho.

On vérifie les 3 Ho avec p<0.05 on rejette Ho.

Si <0.05 on rejette Ho (ANOVA). Ne pas continuer faire ANOVA 2 voie.

D et η2

η: voir partial éta squared

η: voir partial éta squared

η: voir partial éta squared

Comparaison multiple

Tukey variable homogène

Dunnett C variable hétérogène

P<0.05 = significativement différent

MEAN DIFF : dit de combien

Si effet d’interaction

Regarder graphique

Tukey variable homogène

Dunnett C variable hétérogène

P<0.05 = significativement différent

MEAN DIFF : dit de combien

Bonneferoni et Holm

Bonneferoni : Conservateur comme technique : tu dois classer les moyennes la plus importante à la moins. La plus importante / nombre de variable, moins importante / nombre de variable-1, moins importante / nombre de variable-2, …

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