Introduction au test U de Mann-Whitney : une alternative au test T indépendant dans R
En statistique, les tests d'hypothèse sont un outil essentiel pour déterminer si les différences entre les groupes sont significatives. Un test largement utilisé pour examiner les différences entre deux groupes indépendants est le test T indépendant. Toutefois, ce test présuppose que les données sont distribuées normalement et que les variances sont égales dans les groupes. Si ces...En savoir plus
Test du khi-carré : un guide complet pour l'utilisation en statistique
Le test du khi-carré (test du χ²) est l'une des méthodes statistiques de base permettant d'analyser s'il existe un lien entre deux variables catégorielles. Ce test est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des fréquences ou des tableaux de contingence et que vous souhaitez vérifier si les différences observées entre les groupes sont dues au hasard ou si elles indiquent un lien réel. Dans...En savoir plus
Introduction aux effets fixes : un guide avec des exemples R
Les effets fixes (fixed effects) jouent un rôle central dans l'analyse statistique et en particulier dans l'analyse de données de panel. Les modèles à effets fixes sont conçus pour contrôler l'hétérogénéité inobservée en éliminant les effets des variables non observées qui restent constantes dans le temps. Cela en fait un outil puissant dans l'analyse...En savoir plus
Statistiques descriptives dans R avec le table1 Package : un guide
Les statistiques descriptives sont un élément essentiel de l'analyse des données, car elles vous donnent un premier aperçu de vos données. Elles aident à comprendre les caractéristiques importantes des données, telles que les moyennes, les médianes, les écarts-types et les distributions. Dans R, il existe de nombreux paquets qui peuvent calculer ces statistiques, et l'un des paquets les plus conviviaux pour cela est le table1...En savoir plus
Two-Way ANOVA : compréhension et interprétation des coefficients
L'une des méthodes statistiques les plus puissantes pour étudier les effets d'interaction entre deux facteurs sur une variable dépendante est la Two-Way ANOVA (analyse de variance à deux facteurs). Cette méthode est souvent utilisée dans des expériences pour vérifier comment différents groupes (par exemple, des groupes de traitement et des groupes de contrôle) dans différentes conditions (par exemple, différentes...En savoir plus
Modèles mixtes linéaires vs. modèles OLS : une comparaison et un guide de choix
Dans le monde de la statistique et de l'analyse des données, il existe de nombreuses approches de modélisation que les chercheurs peuvent utiliser pour analyser les données et tirer des conclusions. Deux méthodes fréquemment utilisées sont le modèle linéaire mixte (LMM) et le modèle des moindres carrés (OLS). Bien que ces deux modèles aient leur raison d'être dans la...En savoir plus
Comment vérifier la condition d'homogénéité de la variance (homoscédasticité) pour le modèle de régression linéaire dans R et SPSS ?
Définition La multicolinéarité est une situation dans laquelle il existe une forte corrélation entre les variables indépendantes dans un modèle statistique. Cela peut se produire dans un modèle de régression linéaire lorsque plusieurs variables indépendantes sont corrélées entre elles et qu'il y a donc une sorte de redondance dans les données. Le problème de la multicolinéarité est qu'elle...En savoir plus
Comment effectuer un test T dans R : Un guide complet
Les tests statistiques sont un outil indispensable dans l'analyse des données pour vérifier des hypothèses et tirer des conclusions à partir d'ensembles de données. L'un des tests les plus couramment utilisés est le test T, qui aide à évaluer si les moyennes de deux groupes diffèrent de manière statistiquement significative. R, un langage et un environnement pour le calcul statistique et les graphiques, offre...En savoir plus
Comment vérifier la condition de distribution normale des résidus pour le modèle de régression linéaire dans R et SPSS ?
Définition Dans une régression linéaire, on essaie de modéliser une dépendance linéaire entre une variable dépendante y et une ou plusieurs variables indépendantes x. Une hypothèse importante est que les résidus (la différence entre les valeurs observées de y et les valeurs prédites de y) sont distribués normalement. Une distribution normale des...En savoir plus