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Tests d'hypothèse Discussion :

Quel test choisir ?


Sujet :

Tests d'hypothèse

  1. #1
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    Bonjour, 👋

    À quelques semaine de la fin de mon master 2, j'essaie tant bien que mal de terminer la partie analyse de mon mémoire. Je me suis lancée dans la grande aventure des statistiques en ayant très très peu de connaissances...

    J'ai une variable "niveau de connaissance", et 14 thématiques sur lesquelles les participants se sont positionnés sur une échelle de likert en 5.

    J'ai une seconde variable "niveau d'aisance", et à nouveau les 14 thématiques sur lesquelles les participants se sont positionnés sur une échelle de likert en 5.

    Mon échantillon total = 217.

    Je souhaite savoir si il existe un lien significatif en le "niveau de connaissance" et le "niveau d'aisance". Auriez-vous une idée du ou des tests que je pourrais réaliser ?
    J'ai pensé au test Khi2, ou Fisher, mais cela signifie que je dois croiser le niveau de connaissance de la thématique 1 avec le niveau d'aisance de la thématique 1 ; puis niv de connaissance thématique 2 avec niv d'aisance thématique 2 ; etc ?

    Ou est-ce que je peux regrouper les valeurs de toutes les thématiques pour obtenir le niveau global de connaissance et d'aisance de mon échantillon, sans forcément tenir compte de 14 thématiques différentes sur lesquelles ils se sont positionnés ?

    Nom : Capture d’écran 2023-07-27 à 15.45.28.png
Affichages : 94
Taille : 50,6 KoNom : Capture d’écran 2023-07-27 à 15.44.20.png
Affichages : 91
Taille : 52,6 Ko

    J'espère que ma demande est assez claire, je manque cruellement de vocabulaire et de connaissances dans ce domaine ! 😅😰
    Je vous remercie infiniment par avance pour votre temps !

  2. #2
    Rédacteur/Modérateur

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    Je pense que tu peux faire ce que tu veux, selon ce que tu veux analyser.
    Toutes thématiques confondues, tu as donc 217x14 'individus' et tu peux mesurer dans quelle mesure il y a un lien entre connaissance et aisance.
    Puis tu peux faire cette même analyse 14 fois, pour chacune des 14 thématiques, et ça te dira pour quelles thématiques ce lien est plus ou moins fort. Vu de loin, c'est l'indicateur le plus intéressant.

    Tu peux même le faire 217 fois, pour chacun des 217 étudiants. Si pour un étudiant, cette corrélation est négative (plus il a des connaissances dans une thématique, moins il est à l'aise dans cette thématique), c'est suspect. Et dans ce cas, il faudrait peut-être éliminer ces étudiants trop atypiques pour ensuite faire les autres analyses, mais avec des données un peu moins nombreuses.
    Ce qui veut dire qu'il faudrait faire cette approche en premier, même si c'est a priori celle qui nous intéresse le moins.
    N'oubliez pas le bouton Résolu si vous avez obtenu une réponse à votre question.

  3. #3
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    Bonjour,

    Merci infiniment pour cette réponse !

    Donc si je fais un khi 2 avec connaissance et aisance sans forcément tenir compte de thématiques, j'additionne les occurrences de chaque thématique par niveau (pas du tout, faible, moyen, etc...) ? Et je croise thématique 1 connaissance avec thématique 1 aisance et ainsi de suite ? J'aurai donc un effectif total de 3038 (si je dis pas de bétises), ce n'est pas gênant ?

    J'avais fais ce calcul il y a quelques temps, mais j'obtenais un résultats beaucoup plus important que le "khi 2 théorique" dans la table. Ce n'est pas mauvais signe ?

  4. #4
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    Par défaut Interdépendances
    Bonjour,

    Les profils des thématiques semblent sensiblement différents. Je pense, mais ce n'est qu'une interprétation, que leurs caractéristiques décalent la courbe (je ferais un graphique à partir des valeurs si ce n'était une image). On peut supposer que plus la difficulté inhérente à un thème est grande plus la courbe d'appréciation se déplace vers la gauche (faible).

    Sans interdire de travailler sur le global, il est clair que négliger l'interdépendance entre thème et appréciation doit appauvrir la lisibilité. J'aurais tendance à opérer une normalisation (par exemple sur la valeur moyenne ou le maxi) avant de travailler sur la somme (bien sûr cela entraîne des appréciations non entières).

    Salutations
    Ever tried. Ever failed. No matter. Try Again. Fail again. Fail better. (Samuel Beckett)

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