Statistiques : test unilatéral en pratique
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Statistiques : test unilatéral en pratique



  1. #1
    invite38ce269f

    Statistiques : test unilatéral en pratique


    ------

    Bonjour

    Je viens vous voir avec un petit problème que je rencontre sur des analyses de données. Une longue recherche sur internet ainsi que dans des livres de statistiques ne m'a pas donné ma réponse. Ça me semble pourtant assez basique comme question !

    Je voudrais faire un test unilatéral sur des données. Je veux comparer des moyennes entre deux groupes, et j'utilise le test de Mann-Whitney parce que mes échantillons ne suivent pas la loi normale.

    Etant donné ce que je mesure et mes deux groupes (je ne vais pas m'étendre sur la question), clairement je sais quel groupe devrait avoir la moyenne la plus élevée. D'où le test unilatéral. Ok ça c'est la théorie, très bien.

    Maintenant pour ce qui est de la pratique, je ne sais pas comment faire ! J'utilise Statistica pour mes analyses. Quand je fais un test de Mann-Whitney (ou n'importe quel autre test d'ailleurs !) je n'ai pas l'option unilatéral ...
    Il me donne donc une valeur de U, une valeur de Z, une valeur de p.

    A partir de ces valeurs-là, comment calculer ces valeurs pour un test unilatéral ? Est-ce qu'il suffit de multiplier p par 2 ? (ça me paraît un peu trop simpliste ...)

    Tout élément de réponse est le bienvenu ! Merci !

    PS : question subsidiaire, comment rapporte-t-on le résultat d'un test de Mann-Whitney ? Pour le test de Student je sais, mais pas pour celui-là. Quelle valeur donne-t-on ? Le U ou le Z ? Et en paramètres (comme pour le nombre de degré de liberté d'un test de Student), on donne la taille totale de l'échantillon (2 groupes confondus) ?

    -----

  2. #2
    invite9fb33daf

    Re : Statistiques : test unilatéral en pratique

    Bonjour,
    ça peut paraitre simple, mais en effet, il suffit de diviser (et non pas multiplier par contre) par 2 ton p pour obtenir le résultat d'un test unilatéral à partir d'un test bilatéral...
    Thomas

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