Statistiques non paramétriques

[invite58e550d9]

Bonjour,

pour mon mémoire de fin d'année, je dois réaliser une étude statistique. J'ai un échantillon de 83 personnes obtenant chacun plusieurs scores.
Il s'avère que mes résultats ne suivent pas une loi normale.

Si j'ai bien compris, je ne peux donc utiliser que des tests non-paramètriques.

Quel test dois-je utiliser pour voir si il existe une différence significative ou non entre les différents scores ?
Comment dois-je les interpréter ?

Pour analyser la corrélation, je devrais utiliser le test de corrélation de Spearman, est ce bien ça ?

Merci d'avance et n'hésitez pas à me demander si j'ai oublié d'apporter des précisions.
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[gg0]

Bonjour.

Avec des échantillons de 83 valeurs, certains tests paramétriques (anova, Student, ..) fonctionnent bien, même si la normalité sous-jacente n'est pas respectée.

Cordialement.

[invite58e550d9]

Comment puis je être sûr du coup ? J'ai le droit d'utiliser student ou pas alors ?
Dois je utiliser la corrélation de pearson ou de spearman parce que les résultats ne sont pas les même ?

Merci beaucoup

[gg0]

Pour Student, on trouve souvent cette propriété (avec n>30 ou pour les précautionneux n>50). Donc tu peux l'utiliser (c'est normal, on travaille sur des moyennes, approximativement gaussiennes quand le nombre de termes est important).
Pour la corrélation, le choix entre Pearson et Spearmann (avec des majuscules, ce sont des noms propres, comme Student) n'a rien à voir avec une quelconque normalité des données, mais avec le type de données : Vraiment numériques pour Pearson, faussement numériques, mais respectant un ordre pour Spearmann. Donc si tes scores sont vraiment numériques (8 est 2 fois mieux que 4, ou 2 fois plus mauvais), tu utilises la traditionnelle corrélation. Par contre, si tes scores proviennent d'une échelle d'appréciation, ne sont comparables que en termes de plus grand ou plus petit, tu utilises la corrélation des rangs.

Cordialement.

[A voir en vidéo sur Futura]

[invite58e550d9]

Tout d'abord merci de ces réponses aussi rapides.

J'ai peut être été un peu rapide dans l'explication de mon étude statistique et je préfère vous la préciser afin que vous puissiez valider ce que vous m'avez dit dans ce cas précis.

J'étudie la qualité de vie de patients avant et après s'être équipés d'appareils auditifs (à t et à t+4mois, les questionnaires seront exactement les mêmes).

Ce questionnaire permet d'obtenir des scores tels que la santé mentale, l'anxiété, l'incapacité... chaque score est compris entre 0 et 100 mais certains scores prennent n'importe quelle valeur alors que d'autres ne peuvent être que de 0, 50 ou 100.

Pensant que c'était nécessaire, j'ai fais un test de Shapiro-Wilk pour chacun des 14 scores mais seul 3 suivent une loi normale, les autres en sont très loin.
En gros, les graphiques ne sont pas en forme de cloches comme les courbes gaussiennes. Je ne sais pas si ça change quelque chose par rapport à votre réponse précédente.

Je cherche donc à savoir si il y a corrélation entre les différents scores et également si les différences entre les scores à t et t+4mois sont significatives.


J'espère avoir été clair car je n'ai jamais fait de statistiques dans ma scolarité, je me suis donc embarqué dans un sujet qui m'intéresse beaucoup mais que je ne maitrise vraiment.

Si vous souhaitez voir mes données pour mieux comprendre mon sujet, je peux vous les envoyer par mail sur votre boite. J'ai également rentré mes valeurs sur SPSS, si vous avez ce logiciel ou un autre compatible.


Merci encore pour vos réponses

Cordialement

[gg0]

Ok.

pour la corrélation, la question qui se pose est de savoir si les données sont de vrais nombres ou seulement une échelle de valeur. Le fait que certains scores ne puissent être que 0, 50 ou 100 semble dire qu'il s'agit d'une échelle qu'on aurait pu noter A, B, C. mais c'est toi qui sais ce que tu mesures, donc c'est à toi de prendre la décision. J'imagine que tu es capable de faire la différence entre mesurer et ordonner.

Pour les différences, un test apparié peut être utilisé, donc Wilcoxon, ou student (apparié). les deux devraient donner des résultats cohérents.

Cordialement.