Statistics

L’analyse de variance à mesures répétées

A quoi sert cette méthode statistique? – à comparer les moyennes obtenues par des échantillons appariés. En pratique, il s’agira généralement: D’examiner les scores obtenus sur une même variables mesurées à plusieurs temps différents chez les mêmes sujets (par exemple avant et après une manipulation expérimentale). On qualifiera alors ce facteur de facteur “temps”. De […]

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L’analyse des effets simples

A quoi sert cette méthode statistique? Lorsqu’une interaction entre deux facteurs est significative,  nous ne sommes pas en mesure de déterminer à quoi est due cette interaction. Il est possible par exemple qu’une interaction entre la religion et le type de comportement soit due au fait que les Musulmans ont tendance à expliquer un comportement […]

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L’analyse de variance factorielle

A quoi sert cette méthode statistique? – à comparer les moyennes obtenues par des groupes de sujets indépendants qui se différencient sur deux ou plusieurs facteurs. – ATTENTION: Cette analyse ne nous dit pas dans quel sens vont ces éventuelles différences. Pour le savoir, il est nécessaire de calculer les moyennes par groupes grâce à […]

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Le test Khi-deux d’indépendance

A quoi ça sert? Ce test est intéressant lorsque nous nous intéressons aux relations entre deux variables nominales ou qualitatives (pour plus de deux variables, il est nécessaire de recourir à une méthode plus complexe, l’analyse loglinéaire). Par exemple, est-ce que l’appartenance politique dépend du sexe? Est-ce que les jeunes filles anorexiques ont plus de […]

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L’inférence

Comparaison de moyennes et inférence: Principes de Base Imaginons que vous essayiez de savoir si les hommes sont meilleurs que les femmes en mathématiques. Vous soumettez un test de mathématiques à 30 étudiantes et 30 étudiants de psychologie et comparez leurs scores moyens à ce test. Vous constatez, grâce à un  test t pour échantillons […]

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Comment définir la taille d’un échantillon?

        Pourquoi définir la taille d'échantillon a priori? * Lorsqu'on effectue une étude expérimentale, on est guidé par des hypothèses. Celles-ci peuvent concerner certains effets desmanipulations que l'on introduit ou des différences entre des groupes de participants se distinguant sur certains traits. Grâce à des méthodesd'inférence statistique, on cherche à établir la vraisemblance de ces hypothèses. Toutefois, pour que ces méthodes permettent de tirer des conclusions pertinentes, il faut que le nombre d'observations soit suffisant. Comment dès lors déterminer ce nombre, ou effectif? Il estévidemment tentant de se baser sur une règle intuitive (20 sujets par condition par exemple) ou de se laisser guider uniquement par l'accès à la population ("plus j'en ai, mieux c'est") voire […]

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Les plans expérimentaux

    Les plans expérimentaux (experimental designs) correspondent aux variables indépendantes (généralement que l'on manipule mais également que l'on mesure) et aux valeurs qu'elles peuvent prendre (leurs "modalités" ou "levels" en anglais).   La notation d'un plan expérimental se fait de la façon suivante: Nomdelavariable1(modalité1,modalité,2, modalité 3,…) X Nomdelavariable2(modalité1,modalité,2, modalité 3,…)X… Ou alternaitvement: Nombre de […]

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L’analyse factorielle en composantes principales

Niveau de mesure: ll importe tout d'abord de signaler que cette méthode s'applique à des variables considérées comme continues ou, techniquement, comme des variables d'intervalle. Souvent, les réponses à un questionnaire sur des échelles de type Likert (par exemple avec des options "pas du tout" à "tout à fait" avec réponses intermédiaires) peuvent être considérées […]

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