Statistiques : Quel test pour cette corrélation ?

[invite5c27400d]

Bonjour,

Je sollicite votre savoir faire statistique afin de m'aider à enfin trouver une réponse a mes nombreuses recherches.

Je plante le décor:
Je fais un travail sur la force d'un certain groupe musculaire. J'ai donc mesuré a l'aide d'une machine ces differentes valeurs chez plusieurs sujets.
il a été démontré dans la littérature, que ces valeurs sont corellée a l'age et au sexe. Des auteurs ont donc proposé des équations afin de pouvoir déterminer ces valeurs sans devoir effectuée toute les mesures.

J'ai appliqué ces équations et obtenu de nouvelles valeurs.

Mon problème commence ici. Je veux comparer les valeurs obtenues grace aux différentes équations et les mesures récoltée par l'appareil de mesure voir si il y a une difference significative.

Cela donne par exemple:

Force mesurée/ Équation n°1

70/ 59
100/ 88
96/ 92
77/ 66
54/ 72

J'ai déja fais via SPSS un graphe de Bland Altman, mais étant donné que je comprends pas trop ce que je fais je sais pas interpréter ces résultats et surtout je ne suis pas sur que ce soit le bon test
Apres je me suis penchée sur une corrélation de Pearson et une de Spearman mais de nouveau je ne sais pas si il faut utilisé ca ou autre chose.

Donc en définitive ma question est : quel test utilisé ?


D'avance merci
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[gg0]

Bonjour.

Est-il vraiment nécessaire de faire des tests. Sur 5 cas, une seule valeur calculée est relativement proche de la valeur réelle (*). Inutile d'épiloguer.
C'est tout le problème des corrélations : la mise en évidence d'une corrélation ne permet pas d'avoir un modèle efficace. par exemple, il y a dans la population humaine une forte corrélation positive entre la taille et le poids. Sais-tu, à 3 kg près le poids d'une personne de 1,80 m ?

Cordialement.

Le troisième cas donne une erreur relative inférieure à 5%. Ce n'est pas terrible déjà, mais tous les autres cas donnent une erreur relative supérieur à 10%, jusaqu'à 33% pour le dernier cas.

[gg0]

Poser la même question sur plein de sites différents n'est pas très respectueux de ceux qui vont te répondre sans savoir que tu as eu des réponses et qu'ils perdent leur temps ...

[invite5c27400d]

Les valeurs qui ont été données sont des exemples mais il est vrai que certaines s'écartent d'une trentaine de pourcents.
Ce qui est interessant c'est justement de dire que ces équations ne sont pas adaptée pour certaines raisons dont je vous passe les détails inutile.
Pour cela il faut, au moyen d'un test statistique (je dis corrélation car je ne connais pas autre chose) dire si cette différence entre valeur calculée et valeur mesurée est non significative ou peut être qu'il y a une relation avec un risque d'erreur de X %


Et je ne pense pas que cela soit irrespectueux et que les gens perdent leur temps. Tout le monde n'a pas les mêmes idées et un travail de qualité est de rassembler les sources. Si vous me dites qu'il faut utiliser un test de Pearson et qu'ailleurs on me dit T-student cela permet de débattre et de générer de nouvelles idées.

Cordialement.

[A voir en vidéo sur Futura]

[Dlzlogic]

Bonjour,
Je trouve que sur 5 individus, le résultat est tout à fait acceptable.

Régression linéaire Y=A + B * X nbpts= 5 A = 31.4 B = 0.555 R2 = 0.551 (emq=9.494)

Le meilleur, régression linéaire
X= 70.00 ==> Y= 70.19
X=100.00 ==> Y= 86.83
X= 96.00 ==> Y= 84.61
X= 77.00 ==> Y= 74.07
X= 54.00 ==> Y= 61.31

Il s'agit là tout simplement d'un ajustement linéaire. Avec d'autres individus, ou aura naturellement une meilleure précision. Il vaut mieux utiliser un truc simple et qu'on comprend qu'un truc compliqué, qu'on ne comprend pas, et qui, de toute façon, revient au même.

[gg0]

Alors je laisse d'autres répondre ...