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Quel modèle statistique utiliser?
Les plus populaires sont l’AIC (Akaike’s Information Criterion) et le BIC (ou SBC, Bayesian Information Criterion). Lorsque différents modèles paramétriques sont comparés, le modèle associé à l’AIC ou au BIC le plus faible a la meilleure qualité parmi les modèles comparés.
Comment choisir le test statistique?
Les tests que vous pouvez utiliser sont alors le test de Student ou le test de Wilcoxon-Mann-Whitney, selon si les groupes suivent une distribution normale (en forme de cloche). Si vous avez plus de deux groupes dans votre étude, comme l’ethnicité (africaine, asiatique, blanche, etc.)
Comment calculer la statistique de test?
Nous allons calculer alors la statistique de test. La statistique de test est un système de calcul défini par le test utilisé et basé sur les valeurs mesurées. Il comporte une formule et souvent des estimateurs.
Quelle est la modélisation statistique?
la modélisation statistique, plus appliquée, consiste essentiellement à choisir les outils appropriés pour confronter les données au modèle stochastique. Noter que le terme de modélisation statistique est très général et que, à la limite, toute démarche statistique en relève.
Est-ce que le test statistique est valide?
A chaque test statistique est associé un modèle et des contraintes de mesure. Ce test n’est alors valide que si les conditions imposées par le modèle et les contraintes de mesure sont respectées. Il est difficile de dire si les conditions d’un modèle sont remplies, et le plus souvent nous nous contentons d’admettre qu’elles le sont.
Comment choisir le bon test statistique?
Comment choisir le bon test statistique? Identifiez vos variables : la variable qui vous intéresse est-elle catégorique (on dit aussi ‘qualitative’) ou numérique (‘quantitative’)? Une variable catégorique est une variable qui comprend un nombre limité de valeurs possibles, comme le genre (H/F) ou la couleur des cheveux (blond, brun, roux, etc).