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GUIDE D'UTILISATION SPSS Exercice : analyser des données avec SPSS Comment fair

GUIDE D'UTILISATION SPSS Exercice : analyser des données avec SPSS Comment faire un test t Corriger votre exercice Comment faire un khi-deux Analyser les données de votre recherche Comment faire un test binomial Arbre de décision : choisir une analyse/test Comment faire une analyse de variance Décrire vos variables/données Comment faire un test de corrélation (r) Moyenne et fréquence Comment faire un test de contingence (C) Comparer vos variables/données Analyses principale ou secondaire ? Distinguer Nominal/Ordinal/Quantitatif Transformer une variable quantitative en classe Distinguer analyses principale/secondaire Fusionner deux variables en une seule Distinguer hypothèse uni/bidirectionnelle Sélectionner une classe de sujets dans un groupe Groupes indépendants/mesures répétées ? Faire un tableau de résultats Hypothèse statistique = ? Tracer un graphique avec SPSS Télécharger votre fichier d'analyse Modifier un graphique * Version 22 Arbre de décision : choisir une analyse/un test Quand et pourquoi faire un test t B Comment formuler les hypothèses statistiques (H0 et H1) de ce test C Comment faire un test t... C1 pour groupes indépendants C2 pour mesures répétées D Comment analyser les résultats de ces tests D1 pour groupes indépendants D2 pour mesures répétées E Ce qu'il faut écrire dans l'analyse des données de votre rapport final :  Dans le tableau de résultats de votre analyse de données + Exemple  Dans le texte de votre analyse de données + Exemple Consulter l'arbre de décision Consulter les consignes de l'étape III Comment faire un test t A QUAND ET POURQUOI FAUT-IL FAIRE UN TEST T ?  Quand ? À deux moments : 1. si votre recherche comporte deux groupes/échantillons indépendants et que votre variable dépendante est quantitative; 2. ou si dans votre recherche les participants ont été l'objet de deux mesures (= un groupe à mesures répétées) et que votre variable dépendante est quantitative.  Pourquoi faire un test T ? Pour comparer les moyennes de ces deux groupes (ou mesures) afin d'inférer une relation entre X et Y (le sexe et la scolarité, par exemple).  Les tests statistiques comme le test t permettent au chercheur de rejeter ou non l'hypothèse nulle, donc de prendre une décision statistique.  Avant de procéder à un test t, il faut formuler vos hypothèses statistiques (Ho et H1). B FORMULER LES HYPOTHÈSES STATISTIQUES D'UN TEST T  Dans la logique d'un test d'hypothèses - test t, khi-carré, etc. - il y a toujours 2 hypothèses statistiques. 1. La première - l'hypothèse nulle ou Ho - est une hypothèse qui postule qu'il n'y a pas de différence significative entre les moyennes des deux groupes (ou mesures);notez : Groupe 1 = Groupe 2 ou Mesure1 = Mesure2. 2. La seconde - l'hypothèse alternative ou H1 - correspond habituellement à l'hypothèse de votre recherche; notez : Groupe 1 <> Groupe 2 ou Mesure1 <> Mesure2. Ici <> signifie n'égale pas.  Contrairement à l'hypothèse nulle, l'hypothèse alternative postule qu'il existe une différence significative entre les moyennes des deux groupes (ou des deux mesures).  L'existence de cette différence - donc le rejet de l'hypothèse nulle - permet d'inférer l'existence d'un lien entre X et Y.  Attention : dans le test-t, il y a aussi deux types d'hypothèses alternatives ; 1. l'hypothèse unilatérale (ou unidirectionnel) 2. l'hypothèse bilatérale (ou bidirectionnelle).  Une hypothèse unilatérale est formulée lorsque le chercheur désire vérifier une hypothèse de recherche.  Par exemple : est-il vrai que la scolarité des hommes est supérieure à celle des femmes ?  Si le chercheur répond oui à cette question, il formulera une hypothèse statistique unilatérale : H > F.  On pourrait également formuler l'hypothèse inverse (H < F). Ici, c'est l'un ou l'autre; ou bien on affirme H > F, ou bien on affirme H < F.  Une hypothèse bilatérale est formulée lorsque le chercheur se contente de formuler un objectif de recherche.  Par exemple : est-il vrai de dire que les scolarités des hommes et des femmes sont différentes ?  Ici le mot important est différente.  Différente signifie logiquement deux choses : H > F et H < F, d'où le terme «bilatérale» (bi = deux, uni = un).  Ici, c'est l'un et l'autre, il est possible que H > F et il se peut également que H < F.  + de détails sur les hypothèses statistiques ? UNI/BI/LATÉRALES  À quoi servent les tests d'hypothèse ?  Le rôle d'un test d'hypothèse est de permettre aux chercheurs de prendre une décision.  En effet, le chercheur qui analyse ses données doit décider si l'hypothèse de recherche qu'il a formulée dans sa problématique est vraie ou fausse.  Avant de prendre cette décision, il doit d'abord transformer son l'hypothèse/objectif, selon le cas, en hypothèse statistique.  Cette transformation est nécessaire si on veut prendre une décision statistique.  Pour faire cette transformation, vous devez d'abord consultez le dernier paragraphe de votre problématique pour savoir si vous avez formulé un objectif ou une hypothèse de recherche. Si dans votre problématique... Analyse/Transformation pour SPSS Synonymes Vous avez une hypothèse de recherche donc Hypothèse statistique unilatérale On dit aussi unicaudale ou unidirectionnelle ou ou Vous avez un objectif de recherche donc Hypothèse statistique bilatérale On dit aussi bicaudale ou bidirectionnelle  + de détails sur hypothèse ou un objectif ?  Donc si vous avez une hypothèse de recherche = hypothèse statistique unilatérale; si objectif de recherche = hypothèse statistique bilatérale.  Maintenant, qu'elle soit unilatérale ou bilatérale, une hypothèse statistique contient toujours deux sous-hypothèses : une hypothèse nulle (H0) et une hypothèse alternative (H1).  Notez : Hypothèse statistique unilatérale H0 : A = B et H1 : A > B ou A < B ou ou Hypothèse statistique bilatérale H0 : A = B et H1 : A B (A > B et A < B)  H0 est l'hypothèse nulle.  Elle stipule qu'il n'y a pas de différence significative entre les deux groupes/mesures de votre recherche, donc A = B.  L'hypothèse nulle a toujours la même forme, qu'elle soit bilatérale ou unilatérale. H0 Hypothèse unilatérale nulle A = B Hypothèse bilatérale nulle  H1 est l'hypothèse alternative.  C'est généralement l'hypothèse/objectif du chercheur, celle/celui qu'il soutient dans sa problématique.  Cette hypothèse alternative stipule qu'il y a une différence significative entre les deux groupes/mesures de votre recherche, donc qu'un groupe est plus grand ou plus petit qu'un autre (A > B ou A < B).  Le test que vous avez choisi pour analyser vos données - khi-deux, test t, test binomial, analyse de variance, etc. - vous offre donc deux possibilités : 1. ne pas rejeter l'hypothèse nulle (si p > 0.05), donc l'accepter, ce qui signifie que l'hypothèse de votre recherche est fausse, et donc que X n'a pas d'effet sur Y. 2. rejeter l'hypothèse nulle et donc accepter l'hypothèse alternative (si p < 0.05), ce qui signifie que l'hypothèse de votre recherche est vraie, et donc que X influence Y.  Une seule de ces deux possibilités est vraie. Laquelle ?  Pour trancher cette question, il faut effectuer un test statistique, donc prendre une décision.  Il existe deux façons de formuler cette hypothèse alternative (H1).  Vous pouvez formuler : H1 Hypothèse alternative unilatérale A > B ou A < B ou ou H1 Hypothèse alternative bilatérale A B  Ce choix dépend de vous.  Si, dans votre problématique, vous avez une hypothèse de recherche, vous postulez qu'un groupe (ou une mesure) sera supérieur à un autre, alors notez : Hypothèse de recherche H0 : A = B H1 : A > B ou A < B  Il s'agit ici donc d'une hypothèse statistique unilatérale.  Ici le préfixe UNI signifie "une seule hypothèse"; car le chercheur doit choisir l'une ou l'autre des deux hypothèses alternatives possible : A > B ou A < B.  C'est l'une ou l'autre; jamais les deux à la fois.  Autrement dit, le chercheur précise dans quelle direction (ou à l'avantage de qui), on observera cette différence : H1 : A > B ou H1 : A < B  Maintenant si, dans votre problématique, vous avez plutôt un objectif, cela signifie que vous postulez que vos deux groupes seront simplement différents, alors notez : Objectif de recherche H0 : A = B H1 : A B  Il s'agit alors d'une hypothèse statistique bilatérale.  Une hypothèse bilatérale contient logiquement deux possibilités, d'où son nom.  En effet, le préfixe BI signifie ici deux, donc l'une et l'autre. H1 : A est B donc logiquement A > B et A < B o Une hypothèse unilatérale est plus précise qu'une hypothèse bilatérale puisqu'elle précise le sens de la relation entre les deux groupes/mesures. o Cette relation peut être plus grande ou plus petite (< ou >); alors que l'hypothèse bilatérale n'indique pas le sens de cette relation, mais simplement l'existence ou non d'une différence. o En résumé : Dans une problématique, une hypothèse de recherche correspond toujours à une hypothèsestatistique unilatérale (nulle uploads/Management/ guide-d-x27-utilisation-spss.pdf