Tests Non Paramétriques

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Questions and Answers

Associez les tests non paramétriques avec leur utilisation principale:

Chi-deux = Test d'association entre deux variables nominales Test exact de Fisher = Probabilité exacte pour des échantillons petits McNemar = Mesurer les changements avant-après Kruskal-Wallis = Comparer plusieurs groupes indépendants

Associez les tests non paramétriques à leur type d'échantillon:

Kolmogorov-Smirnov = Échantillons indépendants U de Mann-Whitney = Échantillons indépendants Wilcoxon = Échantillons appariés Friedman = Échantillons appariés

Associez les tests non paramétriques avec leur niveau de mesure:

Chi-deux = Nominale Kruskal-Wallis = Ordinale Friedman = Ordinale McNemar = Nominale

Associez les tests avec le nombre d'échantillons:

Chi-deux = 1 ou 2 échantillons Test exact de Fisher = 2 échantillons indépendants Kruskal-Wallis = k échantillons indépendants Friedman = k échantillons appariés Signup and view all the answers

Associez les tests à leur contexte d'utilisation:

Test du signe = Tests des différences appariées McNemar = Analyse de données avant/après Chi-deux = Analyse de contingence Kruskal-Wallis = Comparaison de plusieurs groupes Signup and view all the answers

Associez les tests non paramétriques aux exemples de données:

Chi-deux = Sondages sur des choix de préférence Test exact de Fisher = Validation de données avec peu d'observations Kolmogorov-Smirnov = Tests de distribution d'échantillons U de Mann-Whitney = Comparaison de scores entre deux groupes Signup and view all the answers

Associez les tests aux conséquences de leur utilisation:

Friedman = Tests de comparaison sur des données appariées McNemar = Identification des changements dans des données appariées Kruskal-Wallis = Tests non paramétriques pour comparer des groupes multiples U de Mann-Whitney = Tests pour évaluer des différences entre deux groupes Signup and view all the answers

Associez les tests à leur résultat attendu:

Chi-deux = Tests de dépendance entre variables Test exact de Fisher = Exactitude des échantillons Wilcoxon = Comparaison de medians dans des données appariées Friedman = Analyse de la variance non paramétrique Signup and view all the answers

Associez les termes suivant avec leur définition:

Facteur = Variable explicative mesurée sur une échelle nominale Homoscédasticité = Homogénéité des variances entre les groupes ANOVA = Analyse de variance utilisée pour comparer des moyennes Test de Levene = Vérification de l'homogénéité des variances Signup and view all the answers

Associez les types de tests avec leur objectif:

Test de Kolmogorov-Smirnov = Tester la normalité d'un échantillon Test de Levene = Tester l'homogénéité des variances Test d'asymétrie = Évaluer la symétrie de la distribution Test d'aplatissement = Évaluer la forme de la distribution Signup and view all the answers

Associez les concepts avec leur description:

Satisfaction au travail = Variable à expliquer dans une étude comparative Groupes = Sous-ensembles définis par les modalités d'un facteur Modalités = Niveaux d'un facteur dans une analyse Echantillon = Ensemble d'observations issues d'une population Signup and view all the answers

Associez les régions avec leurs catégories:

Europe = Groupe d'observations dans une étude sur la satisfaction Amérique du Nord = Groupe d'observations dans une étude sur la satisfaction Asie = Groupe d'observations dans une étude sur la satisfaction K modalités = Nombre de groupes définis par un facteur Signup and view all the answers

Associez les types de variables avec leur définition:

Variable à expliquer = Mesurée sur une échelle métrique Variable explicative = Mesurée sur une échelle nominale Echelle nominale = Classification sans ordre entre les catégories Echelle métrique = Mesure quantitative avec un ordre défini Signup and view all the answers

Associez les conditions d'application avec leur explication:

Homoscédasticité = Nécessité de variances homogènes entre groupes Normalité = Distribution de la variable à expliquer dans chaque groupe Robustesse de l'ANOVA = Résistance aux violations de la normalité Significativité = Evaluation du seuil de résultat d'un test Signup and view all the answers

Associez les outils d'analyse avec leur usage:

SPSS = Logiciel pour effectuer des analyses statistiques Analyse de variance = Comparer des différences de moyennes Statistiques descriptives = Fournir un résumé des données Analyse factorielle = Réduire les dimensions de la donnée Signup and view all the answers

Associez les termes à des exemples pertinents:

Homogénéité = Variance équivalente entre différents groupes Conditions d'application = Critères à respecter pour une analyse valide Échelle nominale = Sexe, couleur, nationalité Échelle métrique = Taille, poids, score Signup and view all the answers

Associez les tests statistiques à leur description:

Trace de Pillai = Test d'hypothèse pour les vecteurs de moyennes Lambda de Wilks = Évaluation de la significativité des différences entre groupes Scheffé = Comparaison des groupes deux-à-deux HSD de Tuckey = Méthode pour repérer les différences spécifiques entre groupes Signup and view all the answers

Associez les termes statistiques avec leur signification:

Eta carré ajusté = Mesure de l'importance de l'effet ANOVA = Analyse de la variance MANOVA = Analyse de la variance multivariée Interactions = Effets conjoints de plusieurs facteurs Signup and view all the answers

Associez les éléments de la formule d'eta carré ajusté aux variables utilisées:

A = Lambda de Wilks m = Nombre de facteurs k_i = Nombre de modalités du facteur i N = Nombre total d'observations Signup and view all the answers

Associez les types de diversification avec leurs effets sur la performance dans différents contextes boursiers :

Diversification liée = Pas d'effet sur la performance en marché haussier Diversification non liée = Meilleure performance en marché baissier Contexte baissier = Permet d'améliorer la performance non liée Contexte haussier = Pas d'effet significatif sur la performance Signup and view all the answers

Associez les méthodes statistiques avec leur usage:

ANOVA = Analyser les effets spécifiques sur chaque variable MANOVA = Tester l'effet sur un ensemble de variables Tests de Scheffé = Comparer des groupes à deux niveaux HSD de Tuckey = Examiner les différences entre plusieurs groupes Signup and view all the answers

Associez les concepts avec leurs définitions :

MANOVA = Extension de l'ANOVA pour plusieurs variables Analyse de variance = Comparaison des moyennes de groupes Homoscedasticité = Condition d'égalité des variances Variables métriques = Variables qui peuvent être mesurées numériquement Signup and view all the answers

Associez les résultats des tests avec leurs significations :

p < 0,05 = Résultat significatif Effet d'interaction = Rejet de l'hypothèse d'indépendance Echantillon de 70 entreprises = Base de recherche pour l'étude Analyse univariée = Étude de variables indépendamment Signup and view all the answers

Associez les types d'effets avec leur description:

Effets principaux = Effets séparés des facteurs sans interaction Interactions = Effets conjoints des facteurs Effets d'ordre = Impact basé sur la séquence des facteurs Variabilité expliquée = Pourcentage de l'effet total attribuable à un facteur Signup and view all the answers

Associez les facteurs explicatifs aux variables qu'ils influencent :

Type de diversification = Performance financière Contexte de marché = Effet sur les résultats Fluctuations boursières = Influence sur la performance Hypothèses = Propositions à tester en recherche Signup and view all the answers

Associez les chercheurs à leur étude:

Pechpeyrou = Recherche sur les promotions multimécanismes Parguel = Étude de la valeur utilitaire Mimouni = Analyse de l'impact des techniques promotionnelles Desmet = Évaluation de la valeur hédonique de l'offre Signup and view all the answers

Associez les tests proposés aux situations d'analyse:

ANOVA univariée = Effectuer des analyses par variable MANOVA = Tester plusieurs variables simultanément Tests de différences = Comparer plusieurs groupes Analyse de variance multivariée = Explorer l'impact de divers facteurs sur l'ensemble des variables Signup and view all the answers

Associez les aspects de l'analyse à leurs caractéristiques :

MANOVA = Permet d'examiner plusieurs dépendances ANOVA = Se concentre sur une seule dépendance Analyses complémentaires = Affinage des conclusions initiales Erreur de type I = Rejet incorrect de l'hypothèse nulle Signup and view all the answers

Associez les résultats avec les types de marchés :

Marché baissier = Amélioration de la performance non liée Marché haussier = Absence d'effet significatif Analyse de variance multivariée = Utilisée si r > 0,33 Variable à expliquer = Doit être mesurée pour analyse Signup and view all the answers

Associez les résultats attendus avec les analyses effectuées:

Hypothèse nulle rejetée = Différences significatives trouvées entre les groupes Hypothèse nulle acceptée = Pas de différences significatives entre les groupes Scores d'effet élevés = Importance de l'effet constatée Scores d'effet faibles = Importance de l'effet limitée Signup and view all the answers

Associez les différents termes avec leurs rôles dans une étude de performance financière :

Hypothèse principale = Absence d'effet d'interaction Données d'échantillon = Regroupement d'entreprises étudiées Statistiques de test = Outils d'analyse des résultats Analyse comparative = Évaluation entre différents groupes Signup and view all the answers

Associez chaque énoncé avec le type de recherche correspondant :

Évaluation de performance financière = Recherche appliquée Validation d'hypothèses statistiques = Recherche empirique Utilisation de données historiques = Analyse rétrospective Formulation de nouvelles théories = Recherche théorique Signup and view all the answers

Associez les auteurs aux thèmes qu'ils étudient:

Irwin J.R., McClelland G.H. = Heuristiques trompeuses dans les modèles de régression Chumpitaz Caceres R., Vanhamme J. = Distinction entre processus modérateurs et médiateurs Meyssonier et Roger = Cocooning organisationnel et opportunités d'emploi Signup and view all the answers

Associez les variables avec leurs descriptions dans le modèle de régression:

INT = Intention de quitter le travail SAT = Satisfaction en termes d'intérêt COC = Cocooning organisationnel OPP = Opportunités d'emploi Signup and view all the answers

Associez les termes aux concepts analytiques associés:

Satisfaction = Bien-être des employés Cocooning = Soutien de l'entreprise pour les cadres Opportunités = Possibilités de carrière Intention de quitter = Démotivation au travail Signup and view all the answers

Associez les articles aux détails présentés:

Misleading Heuristics and Moderated Multiple Regression Models = Journal of Marketing Research Les Processus modérateurs et médiateurs = Recherche et Applications en Marketing Meyssonier et Roger = Échantillon de 481 ingénieurs Modèle de régression linéaire = Analyse de l'intention de quitter Signup and view all the answers

Associez les variables d'interaction aux éléments qu'elles modèrent:

SATIS-x COC = Satisfaction et cocooning SATIS-x OPP = Satisfaction et opportunités SA'1-x COC = Supervision et cocooning SATSUP-x OPP = Supervision et opportunités Signup and view all the answers

Associez les concepts suivants avec leur description:

Modèle de régression = Cherche à ajuster une droite aux données Méthode des moindres carrés = Minimise la somme des carrés des écarts Diagrammes de dispersion = Visualisation des relations entre variables Nuages de points = Représentation graphique des observations Signup and view all the answers

Associez les termes suivants avec leur rôle dans la régression linéaire:

b0 = Constante du modèle b1 = Pente de la droite de régression y = Variable à expliquer x = Variable explicative Signup and view all the answers

Associez chaque type de relation avec sa description appropriée:

Relation linéaire = Se prête à la modélisation par régression linéaire Relation non linéaire = Ne suit pas une droite dans le nuage de points Phénomène de médiation = Teste l'impact d'une variable intermédiaire Phénomène de modération = Teste l'effet d'une variable sur une autre Signup and view all the answers

Associez les résultats d'une bonne modélisation avec leurs implications:

Erreurs distribuées normalement = Indication d'une relation linéaire correcte Nuage de points allongé et droit = Information sur la linéarité des données Importance des écarts = Efficacité du modèle de régression Condition de linéarité vérifiée = Modèle adéquat pour les données Signup and view all the answers

Associez chaque composante de la régression aux caractéristiques clés:

Régression simple = Modèle avec une seule variable explicative Résidus = Différences entre valeurs observées et prédites Statistique de qualité du modèle = Mesure des écarts restants Variable explicative = Influence sur la variable à expliquer Signup and view all the answers

Associez les concepts de vérification de modèles avec leurs modalités:

Examen des diagrammes de dispersion = Méthode visuelle pour la vérification de la linéarité Test de normalité des erreurs = Vérifie la distribution des résidus Évaluation de la somme des carrés des écarts = Critère de qualité du modèle Analyse des relations linéaires = Établit le fondement de la régression Signup and view all the answers

Associez les termes techniques liés à l'analyse de régression avec leur signification:

Modèle complexe = Intègre plusieurs variables simultanément Validation du modèle = Processus d'évaluation de la pertinence d'un modèle Ajustement des données = Correspondance entre observations et prédictions Interpolation = Estimation des valeurs à l'intérieur d'un ensemble de données Signup and view all the answers

Study Notes

Chapitre 8 : Choisir parmi les méthodes quantitatives explicatives

Objectif du chapitre: Présenter les caractéristiques des méthodes quantitatives explicatives. Ces méthodes permettent de détecter l'influence d'une variable sur une autre. L'influence est déduite d'associations, comme les corrélations. Il est important de bien comprendre que des variables corrélées ne signifient pas forcément une influence mutuelle.
Tests non paramétriques: Ces tests ne reposent pas sur des hypothèses strictes quant à la distribution des données. Ils sont adaptés aux échantillons de petite taille, aux variables nominales ou ordinales et peuvent être utilisés pour des échantillons indépendants ou appariés. Ils testent si deux distributions sont différentes ou s'il existe une association entre deux variables nominales.
- Variables nominales: Test du Chi-deux pour examiner l'adéquation d'une variable nominale à une distribution connue. Test exact de Fisher pour des échantillons de petite taille où il faut tester l'association entre deux variables nominales.
- Variables ordinales: Test de Kolmogorov-Smirnov pour comparer l'adéquation des distributions ordinales à une distribution connue ou comparer deux distributions ordinales. Test de la médiane pour comparer deux échantillons indépendants ou vérifier si ils ont la même médiane. Test U de Mann-Whitney pour tester l'égalité entre les distributions de deux échantillons.
Analyse de variance univariée (ANOVA): Permet de déterminer l'impact d'une ou plusieurs variables explicatives (facteurs) sur une variable dépendante mesurée sur une échelle d'intervalle ou de rapport.
- L'ANOVA exige que les variances soient homogènes entre les groupes (homoscédasticité).
- Des tests spécifiques permettent de vérifier cette condition (par exemple le test de Levene).
- La normalité de la variable à expliquer est aussi un critère important.
Analyse de variance multivariée (MANOVA): Permet d'étudier simultanément plusieurs variables dépendantes. Exige des méthodes de vérification d'homoscédasticité et de normalité, ainsi que la non-multicolinéarité des variables explicatives.
Régression linéaire: Modélise la relation entre une ou plusieurs variables explicatives et une variable dépendante. Le modèle cherche une fonction linéaire qui décrit au mieux la relation entre les variables.
- Vérifications: Linéarité, homoscédasticité des résidus, indépendance des résidus, normalité des résidus. Test de Durbin-Watson pour l'indépendance des résidus.
Régression logistique: Prédit la probabilité d'occurrence d'un événement binaire en fonction d'une ou plusieurs variables explicatives.
Analyse canonique linéaire: Modèle qui cherche les relations entre plusieurs variables indépendantes et plusieurs variables dépendantes.
Équations structurelles: Permettent de modéliser des relations complexes entre variables latentes (non mesurables directement) et des variables manifestes. Elles comprennent un modèle de mesure et un modèle structurel. La validité du modèle doit être évaluée.

Méthodes d'analyse

Homoscédasticité: variances homogènes dans l'ANOVA.
Normalité des résidus: Les résidus sont distribués normalement dans une régression.
Multicolinéarité: forte corrélation entre des variables explicatives dans la régression.
Intérêt pratique: Signification pratique d'un effet trouvé significativement statistiquement.
Tests d'ajustement du modèle (RMSEA, SRMR): Utilisés pour évaluer l'adéquation du modèle aux données d'étude.
Matrice de confusion: Pour l'analyse discriminante et la régression logistique, permet de juger de la proportion d'observations correctement classées.
Équations structurelles (MSEM/SEM): Comprendre et modéliser des concepts latents, la mesure des variables et vérifier l'adéquation du modèle aux données.
Décomposition de la variance: pour ANOVA, l'analyse permet de séparer la variance attribuable au facteur et celle restant inexpliquée.

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Description

Ce quiz vous propose de faire correspondre divers tests non paramétriques avec leurs utilisations principales, types d'échantillons et niveaux de mesure. Testez votre compréhension des concepts statistiques et des méthodes analytiques. Préparez-vous à renforcer vos connaissances en statistiques non paramétriques.

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