Statistiques

[invite2313209787891133]

Bonjour à tous

J'ai posé ma question dans la section math, et ils m'ont conseillé de venir demander ici.

Mon problème est le suivant: Dans mon travail je suis souvent amené à déterminer si une tendance est significative ou pas.
Je vous donne un exemple: Un problème peut être résolu de 2 façons (A et B).
Je fais un tableau comportant:
- Le choix de la méthode (A ou B)
- Le temps qu'il a fallut pour que ce problème soit résolu.

Le but est de déterminer si la méthode A est plus efficace que la B, ou éventuellement si la différence n'est pas significative.

Un autre exemple:
Je fais une étude pour savoir si la lampe de poche "Tartempion" éclaire mieux que la lampe "machin". Je fais 2 groupes de 5 personnes. Chaque groupe a un modèle de lampe.
Je fais ensuite remplir un questionnaire pour savoir si la lampe est efficace ou pas. 2 personnes s'estiment satisfaites dans le 1er groupe, et 3 dans l'autre.
Comment savoir si ce résultat est significatif ou pas ?

Je suis bien conscient qu'il serait difficile de répondre globalement à cette question, aussi j'aimerai surtout avoir les références d'un bon bouquin de stats qui aborderait ce genre de problème.
De préférence j'aimerai un ouvrage simple, sans notions de math avancées (je n'ai qu'un niveau bac D en math; je n'en ai plus fais ensuite, et ce bac commence à dater...).

Merci d'avance.
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[MaliciaR]

Bonsoir,

Pour pouvoir déterminer si quelque chose est significatif ou pas, il vous faut une profondeur statistique = ce n'est pas avec 10 personnes que vous allez l'avoir...

Sinon, n'importe quel livre de Stats et Probas niveau L (ou 1er cycle universitaire devrait faire l'affaire). Mais perso, je ne trouve pas ça une question biologique et encore moins, je ne trouve la façon d'effectuer l'étude rigoureuse...

[invite2313209787891133]

Bonsoir,

Pour pouvoir déterminer si quelque chose est significatif ou pas, il vous faut une profondeur statistique = ce n'est pas avec 10 personnes que vous allez l'avoir...

Sinon, n'importe quel livre de Stats et Probas niveau L (ou 1er cycle universitaire devrait faire l'affaire). Mais perso, je ne trouve pas ça une question biologique et encore moins, je ne trouve la façon d'effectuer l'étude rigoureuse...

J'ai volontairement donné un petit nombre d'individus dans mon exemple pour indiquer que la conclusion n'est pas possible. Ce qui m'intéresse est de savoir comment déterminer si c'est significatif ou pas.

On m'a conseillé de poser cette question en bio car ce type de stats est souvent utilisé dans ce domaine (test khi², p-valeur etc).

[MaliciaR]

J'ai volontairement donné un petit nombre d'individus dans mon exemple pour indiquer que la conclusion n'est pas possible. Ce qui m'intéresse est de savoir comment déterminer si c'est significatif ou pas.

On m'a conseillé de poser cette question en bio car ce type de stats est souvent utilisé dans ce domaine (test khi², p-valeur etc).

Désolée, mais pour moi ça reste obscur : comment appliquer un khi-2 à un échantillon de n=10?
En ce qui concerne la p-value : http://en.wikipedia.org/wiki/P-value

Cela dit, je reste sceptique : nombre d'individus très petit, nombre de tests = ? Que vous calculiez une p-value ou un FDR (False Discovery Rate), c'est pareil : vous manquez de profondeur statistique...


Enfin, je peux très bien me tromper. Je laisse quelqu'un de plus pote que moi avec les stats vous aiguiller.

[A voir en vidéo sur Futura]

[invite2313209787891133]

Désolée, mais pour moi ça reste obscur : comment appliquer un khi-2 à un échantillon de n=10?
En ce qui concerne la p-value : http://en.wikipedia.org/wiki/P-value

Cela dit, je reste sceptique : nombre d'individus très petit, nombre de tests = ? Que vous calculiez une p-value ou un FDR (False Discovery Rate), c'est pareil : vous manquez de profondeur statistique...


Enfin, je peux très bien me tromper. Je laisse quelqu'un de plus pote que moi avec les stats vous aiguiller.

Encore une fois ce n'est qu'un exemple. Mon problème est de déterminer si une tendance est significative ou pas.

Je vais prendre un autre exemple extrême:
J'ai un produit X qui soigne les coups de soleil. Je fais un test sur 1000 personnes séparées en 2 groupes de 500.
Le groupe 1 teste le produit X, l'autre groupe un placébo.
Je fais passer un questionnaire aux 2 groupes. Sur le 1er groupe 499 personnes se disent satisfaites. Dans le 2eme groupe 3 personnes sont satisfaites.
Sans même faire de stats on peut en déduire que le produit x est efficace.

Maintenant entre ces 2 exemples extrêmes il y a des cas plus difficiles à interpréter; mon problème est de savoir où se situe cette limite; comment la déterminer statistiquement.

J'apprécierai beaucoup un "petit cours", mais comme ça peut être fastidieux un bon livre, avec des exemples pratiques, me conviendrai tout autant.

Merci d'avance.

[invite2313209787891133]

Je m'étais orienté vers D pour faire moins de math, je vois que je ne dérogeais pas à la règle; il semblerai que la bio ne soit pas compatible avec les maths

[akla]

Bonjour,

Dans l'exemple que vous donnez, se sont des variables qualitatives, une pour le traitement et l'autre pour la satisfaction. Un début serait d'essayer d'en dégager un lien de cause (traitement X et placebo) à effet (satisfaction ou pas).

Une façon de savoir s'il existe un lien entre deux variables qualitatives est de déterminer si elles sont dépendantes ou pas selon les observations. Un bon test serait le Khi carré. Si vous choisissez qu'il y a dépendance des variables suite à ce test vous pourriez vérifier à quel point ses deux variables sont liées ou associées avec un autre calcul, comme celui du coefficient de contingence. Ce dernier est un des plus simple à interpréter généralement car la valeur se situe entre 0 et 1. Plus elle est grande plus vos variables sont dépendantes.

J'ai trouvé un ppt qui me semble bien, mais il est en anglais:

www.msu.edu/~fuw/teaching/Fu_ch10_categorical.ppt

Cordialement

[invite2313209787891133]

Bonjour à tous

Je me permet de remonter cette conversation car j'ai trouvé un cours, écris par un chercheur en bio, qui est vraiment très pédagogique et va droit à l'essentiel sans se perdre dans le jargon mathématique inutile; peut être servira il à quelqu'un d'autre:
http://perso.univ-rennes1.fr/denis.p...TATOPHOBES.pdf