gaussien et qualitatif/quantitatif

Bonjour
Je ne sais pas comment faire pour prouver que les données sont gaussiennes ou non.
J'ai aussi des difficultés à savoir si mes données sont qualitatives ou quantitatives.

Merci d'avance.

Lollipop

Salut salut !

Alors pour savoir si les données sont qualitatives ou quantitatives ...
Tout repose sur ton paramètre (ce que tu étudies). Est ce que tu étudies la couleur des cheveux ? Le nombre d'enfant par femme ? ...
Pour chaque individu de ton échantillon tu recherche le paramètre. Pour cela tu te poses une question. Si tu peux formuler la question de manière à ce que la réponse soit oui ou non alors c'est du qualitatif :
-Le test est il positif ?
-La personne est elle brune ?
- ...
Si la réponse à ta question est numérique alors c'est du quantitatif
-Combien d'enfant à cette femme ?
-Quel est son poids ?
-...
Attention, on parle bien du paramètre pas de l'effectif. A là question "Combien y a t-il de brun dans l'échantillon ?" le paramètre reste bien la couleur des cheveux est donc la vraie question pour chaque individu est "cette personne est elle brune ?"oui/non=>qualitatif



Pour savoir si la répartition de ton paramètre (x) dans ton échantillon (de taille n) est gaussien :
L'hypothèse nulle est qu'il n'y a pas de différence entre la répartition du paramètre observée dans ton échantillon et une répartition théorique gaussienne.
Cette répartition théorique veut que :
-2,5% des valeurs de ton échantillon soient supérieures à la moyenne (m) plus 1.96 écart-type (2s) (alpha divisé par 2)
-16% des valeurs supérieures à m+1s (16%= alpha/2 pour epsilon=1)
-50% supérieures à m
-50% inférieures à m
-16% inférieures à m-1s
-2.5% inférieures à m-2s

Si h0 est respecté du dois donc avoir :
-0.025n des valeurs supérieures à m+2s
-0.135n (16%-2.5%) des valeurs, comprises entre [m+1s; m+2s]
-0.34n (50%-16%) des valeurs, comprises dans l'intervalle [m; m+1s]
-0.34n dans [m; m-1s]
-0.135n dans [m-1s; m-2s]
-0.025n inférieures à m-2s

Tu comptes combien tu en as réellement dans ces 6 catégories (respectivement a, b, c, d, e, f)
Et tu compares le tout (obs/th) avec un beau chi2 avec ddl= (2-1)*(6-1)=5
Il me semble que ce n'est pas grave si tes effectifs théoriques sont inférieurs à 5
Mais en général, sauf si c'est demandé, tu n'auras pas à le vérifier. Dans ces cas là il faut partir directement sur du non paramétrique

Voilà j'espère t'avoir éclairé,

Bonne chance à toi

Jack

Merc bien. Mais dans la derniere phrase vous dites "Il me semble que ce n'est pas grave si tes effectifs théoriques sont inférieurs à 5
Mais en général, sauf si c'est demandé, tu n'auras pas à le vérifier. Dans ces cas là il faut partir directement sur du non paramétrique" Il faut partir sur du non parametrique lorsqu'on ne nous demande pas de vérifier si c'est gaussien ?

Oui