Concours UE4 1999/2000 - (Ex3)

Bonjour !  

On nous donne un tableau avec les mesures de 11 hommes et 11 femmes de la plombémie.

La question est "y a t-il une différence?"
Alors d'après moi, le x² ne marche pas puisqu'il n'y a pas de répartitions, puis comparaison de moyenne ou concordance... n'auraient rien à voir.
Ainsi je me tournerais vers le test KW ou le test de la médiane?
Est-il possible d'utiliser les 2?

De plus, lorsqu'on utilise un test non paramétrique, est-ce que c'est nécessairement parce qu'on ne peut pas en utilisant un autre à cause des CA? ( En fait ici je ne me suis pas dis " je voudrais utiliser tel test mais je ne PEUX PAS, mais plutôt " je ne vois aucun test paramétrique qui permettrait de répondre"

Je ne sais pas si j'ai été clair dans mon explication...
Merci d'avance si vous arrivez à me déchiffrer!

Bonjour !

Je pense qu'on va ouvrir une partie du forum réservée aux fidèles


Alors pour ton exercice : 

C'est difficile d’imaginer l'exo comme ça, mais je pense que du coup tu as un tableau qui laisse supposer que tu as 2 groupes (hommes et femmes) ?

Tu fais dans la comparaison de données qui sont : quantitatives, et, apparemment, indépendantes (A moins qu'on ait pris des couples...).
On compare 2 séries de données quantitatives indépendantes dans 2 échantillons issus de 2 populations différentes (H / F).

On veut mettre en évidence l'existence (ou non) d'une différence de plombémie entre ces 2 groupes (et n=11 dans les 2 groupes).

Tout ça pour dire qu'on est dans le cadre, en test paramétrique, d'un test t de Student.

Attention, ça implique de vérifier : 
- la normalité des 2 échantillons
- l'homogénéité des variances

N'oublie pas qu'on ne compare pas des moyennes pour le plaisir de comparer des moyennes, ce sont les échantillons que l'on compare quand on compare leurs moyennes !


En test non paramétrique, on est comme tu l'as dit dans le cadre d'un test de la Médiane ou de Kruskal Wallis


Tu peux faire les 2 ici, ils ont la même indication. Y'a des petites nuances (bon là on rentre dans du détail) :

- Le test de la médiane est encore moins puissant que KW, puisqu'on transforme des données quantitatives en données qualitatives.
Mais il est plus facile à mettre en oeuvre

- Le test de Kruskal et Wallis est donc un peu plus puissant (mais moins puissant qu'un test paramétrique), et peut en plus s'appliquer quand il y a plus de 2 groupes. (Quoi qu'en fait, on peut aussi sûrement appliquer le test de la médiane pour plus de 2 groupes, c'est juste que je ne l'ai jamais vu faire)

En général, il existe plusieurs tests (surtout pour les NP !) qui peuvent s'appliquer dans les mêmes cas... Ce n'est pas faux d'en faire un ou un autre, tu fais celui que tu veux ! 

(Pour la petite histoire, en master, dans un exercice comme celui-ci on utilise encore un autre test, celui de Mann et Whitney).




Pour ta question (encore une fois, on rentre dans du détail, mais ça a l'air de t'intéresser alors... ) :

Comme leur nom l'indique, les tests non-paramétriques ont été créés pour résoudre certains types de problèmes qu'on ne pouvait pas résoudre avec des tests paramétriques, pour 2 raisons majeures : 
- Soit un test paramétrique dans ce cas n'a pas de sens
- Soit pour apporter une alternative quand les CA des tests paramétriques ne sont pas respectées

Les tests NP sont globalement beaucoup plus récents, d'ailleurs la plupart des créateurs des grands tests NP sont du XXè siècle et certains vivent encore !


En P1, globalement tu ne vois que des tests paramétriques qui ont un équivalent non-paramétrique et inversement, donc tu peux t'en tenir à ça pour l'instant ! Donc tu n'utiliseras normalement jamais un test NP parce que tu ne sais pas quel test P utiliser (je te renvoie d'ailleurs à l'arbre de décision des tests statistiques, partie tutorat et TK).

Mais en fait il existe des cas pour lesquels on n'a que des tests paramétriques, et d'autres où il n'y a que des tests non-paramétriques, parce que ça n'aurait pas de sens d'avoir l'autre possibilité.
Tu peux, par curiosité, consulter la liste à la fin de cette page wikipédia et tu t'en rendras compte ! 
http://fr.wikipedia.org/wiki/Test_(statistique)


Après, il faut garder à l'esprit qu'on peut toujours utiliser les tests NP, même quand on peut utiliser aussi les tests P. (Ne retiens que ça, le reste c'est pour ta culture)

On ne le fait pas (en P1), parce que ce serait perdre de la puissance pour rien... Mais si on te demande si c'est possible de faire un test NP, oui c'est possible, même si ce n'est pas le meilleur test à faire ! 

Si tu bouquines des livres de stats, il y a aussi des cas où on utilise exprès un test NP parce qu'on veut moins de puissance (1 - bêta), mais plus de confiance (1-alpha, les 2 évoluant en sens contraire).




Voilà, tu as de quoi bien dormir cette nuit

Haha j'ai publié énormément de messages depuis mon inscription en effet! 
J'avais remarqué qu'il y avait la table de Mann et Withney sans trop savoir à quoi ça correspondait!
Et oui en effet ce sont des données indépendantes, pas "groupées" ou autres
Du coup je n'ai rien à ajouter à part "super"! Et merci de prendre autant de temps pour tout expliquer en détail c'est vraiment super!
Bon week end