[Help]Besoin d'explication d'une ptite analyse statistique

BlaBla
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Bonjour, j’ai une demande un peu particulière :smiley:
Pour situer le contexte, je suis en 1ère année de master de Psychologie, et avec une amie nous avons fait notre mémoire sur le « Phénomène de l’écriture en miroir chez les enfants avec troubles du comportement ». Pour infos, l’écriture en miroir est le fait d’écrire un mot/chiffre/lettre/phrase de droite à gauche : c’est-à-dire qu’il y a inversion dans l’orientation des lettres ou chiffres.

Le mémoire est fini, corrigé par notre directeur de recherche, mais il a ajouté une petite analyse statistique. Le truc c’est qu’en stats, on a un niveau proche de 0 (pour situer, je sais ce qu’est une médiane, un écart type et une corrélation, c’est à peu près tout), mais pour la soutenance il faudrait qu’on sache expliquer l’analyse, au cas où.

Dooonc je me demandais si quelqu’un pouvait m’expliquer en gros l’analyse :x
L’analyse est une comparaison des pourcentages d’écritures en miroir des chiffres orientés à gauche (1, 2, 3, 7 et 9) et ceux orientés à droite, ou du moins non à gauche (4, 5 et 6) 

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Le résultat statistique en lui-même : "Nous avons vérifié, avec un test de Student unilatéral (l’utilisation unilatérale est justifiée par le fait que la direction du résultat était prédite) que les 8 élèves d’ITEP qui ont produit des écritures en miroir davantage inversé les chiffres orientés vers la gauche (1, 2, 3, 7 et 9) que les autres (4, 5 et 6) : t(7) = 2.30 , p = 0.03.

On a  compris que r= est la corrélation entre les pourcentages d’inversion des chiffres orientés à gauche et pourcentages d’inversion des autres chiffres (elle est donc négative ici).
Ce qu’on voudrait savoir, c’est à quoi correspond t(7) et p unil dans le tableau. La phrase « l’utilisation unilatérale est justifiée par le fait… » etc est par ailleurs un gros charabia pour nous.

Donc voilà, je m’en remets aux âmes charitables ! Je ne sais pas s’il y a besoin de plus d’informations, mais si c’est le cas je peux en fournir plus.
Je peux proposer en échange un focus heal en medic sur  TF2 :smiley:

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Salut Antigone,

t(7) est la valeur du test de Student.
“t” permet d’identifier le test (“t” pour Student…oui je sais logique).
Le “7” entre parenthèse correspond aux degrés de libertés de ton analyse (dans le cas d’un test de Student, ces degrés de liberté sont égaux à la taille de ton échantillon moins 1 donc 8 enfants - 1 = 7)
“2.30” est la valeur de la statistique de student (méthode calcul ici: http://fr.wikipedia.org/wiki/Test_de_Student)

Cette valeur calculée est ensuite comparée à une valeur théorique (table disponible ici: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_de_Student) afin de déterminer si l’hypothèse nulle peut être rejetée (voir ci dessous). 

Le “p=0.03” indique qu’on peut raisonnablement rejeter l’hypothèse nulle selon laquelle les enfants auraient inversé les chiffres orientés vers la gauche autant que les chiffres inversés vers la droite (avec un niveau de confiance 97% [1-0.03], c’est à dire 3% de chance de faire une erreur).

Il existe deux “versions” du test de Student, une version unilatérale et une version bilatérale. On utilise la version bilatérale lorsque l’on ne peut pas prédire la direction de la variation (par exemple une température de 10° peut baisser ou monter sous l’effet de l’amoncellement de nuages). Ce qui n’est pas le cas ici. Tu peux prédire dans quelle direction les lettres seront inversées si elles le sont effectivement. On préfère donc le test unilatéral plus sensible statistiquement.

Voilou, je peux rentrer plus dans les détails/plus simplifier si besoin (dans la mesure de maigres compétences).

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Merci beaucoup ! Les explications sont claires et précises, et le cours de statistique nous est revenu en tête du coup. Pas besoin de plus d’explications en tout cas, on a tout compris.

Encore merci :slight_smile:

(Je ne sais pas comment faire pour changer le titre du sujet en [Résolu] :x)

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KyaFb a déjà dis tous ce que j’étais en train d’écrire, donc pas la peine de le répéter. Juste une petite précision/reformulation : le choix entre un test unilatéral et bilatéral n’est pas lié à la prédiction de la variation (mais c’est une expression que l’on retrouve beaucoup, donc c’est peut-être juste moi que ça gêne… et les étudiants que j’ai eu en stat s’ils m’écoutaient), mais de l’hypothèse que l’on test. Par exemple, un test bilatéral peut montrer que A>B ou A<B, alors qu’un test unilatéral ne peut montrer que A>B (ou A<B ). Dans le premier cas, le résultat non significatif est simplement A~B, alors que dans le deuxième il s’agit de A<B et A~B.

 Un exemple en pharmacologie : le labo veut savoir si sa nouvelle molécule est meilleure que l’ancienne, il n’a pas besoin de différencier entre le cas équivalent et moins efficace. Vu qu’un test unilatéral permet de réduire l’échantillon pour le même risque d’erreur, il est plus intéressant de faire un test unilatéral.

Dans ton cas, la justification de ton choix est que tu voulais montrer une corrélation entre l’inversion à gauche et les troubles du comportement et non p[as différentier entre inversion à droite et inversion à gauche (si j’ai bien compris ce que tu disais) 

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Merci pour la précision Catleod :) 
Je fais partie de ces étudiants peu scrupuleux qui ont du faire le raccourci au moment de l’apprentissage. Cool de pouvoir rectifier çà sur le tard.

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Ouais enfin, ce genre de truc je l’ai appris à l’unif (et vite oublié), c’est pas quelque chose qu’on apprend en dehors des domaines qui manipulent les chiffres.

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@kyaFb Comme j’ai dis, c’est une erreur très commune et qui ne choquait pas spécialement mes collègues. Personnellement je n’aime pas lire dans la même phrase que l’on fait un test statistique et que l’on connait déjà le résultat… mais c’est peut-être jouer sur les mots

@Glasofruix quand on pense que le test de Student (qui est un nom d’emprunt) a été mis en place par un employé de Guiness, on se dit que les domaines ou ont manipule des chiffres sont assez large…

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[quote=“Catleod, post:7, topic: 55012”][/quote]

Ca, çà se débat. On pourra toujours monter un thread épistémologie :p 

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Mais heuuu, on peut vraiment présenter des stats basées sur un échantillon de 8 individus ? Je sais bien que c’est un mémoire donc un exercice d’étudiant qui doit se mener sans moyens mais votre directeur de recherche vous a demandé de faire des stats là-dessus ? C’était pourquoi ? Pour vérifier que vous saviez le faire ou pour vous montrer qu’un travail scientifique doit avoir une partie chiffrée ? Ou bien c’est une méthodo habituelle (je ne sais pas je connais pas les méthodo de recherche en psycho)

Je demande hein… Si c’est trop HS, ce message s’autodétruira dans 5 secondes.

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Les stats sont pas vraiment pertinentes vu le faible échantillon en effet, et d’ailleurs on le précise dans notre mémoire,  mais il nous a pas demandé de les faire, c’est lui qui a pris l’initiative de les faire parce qu’il veut apparemment publier notre recherche. (il a une thèse en psycho ET en math, donc dès qu’il le peut il case des stats aussi…). Sinon ça fait partie de la méthodologie en psychologie oui, mais d’habitude c’est sur des échantillons plus importants.

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Il y a des stats spécifiques aux petits échantillons, avec des tests “non paramétriques”. Je ne suis vraiment pas un spécialiste, mais pour ce que j’en sais on peut utiliser les tests paramétriques (Student en est un) uniquement dans le cas de grands échantillons ou si la distribution est normale. J’imagine qu’ici on part du principe que la distribution est normale ?

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Aucune idée :smiley: Faut garder en tête que j’ai un niveau 0 en statistiques. Bon après, il est aussi prof de stat donc je suppose qu’il sait ce qu’il fait, mais je peux pas te répondre.