Un grand merci pour votre aide
!!MO-MO MO-MT
MO-MO MO-MT
Bonjour, dans les énoncé j'ai parfois du mal à distinguer on est dans quelles cas, de ce fait je m'oriente dans la mauvaise direction, pouvez m'expliquer la différence et si possible avec un exemple pour chaque cas?
Un grand merci pour votre aide !!
Un grand merci pour votre aide
!!-
naderyazbek
- CM L.AS
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Re: MO-MO MO-MT
Salut adcc !
Désolé pour la réponse tardive
Dans le cas des tests paramétriques, il est important de distinguer ces deux types de tests : MO-MO et MO-MT
1) Les tests MO-MT
Dans ce cas, tu compare la moyenne théorique d'une variable/grandeur étudiée d'une population par rapport à celle d'un échantillon de taille n, ayant une moyenne et un écart-type.
Tu chercheras à savoir en fonction de la moyenne et de l'écart-type de l'échantillon si elle diffère significativement de celle de la population, par l'utilisation de la formule suivante :
Si n est supérieur ou égal à 30 et/ou l'écart type de la population est connu : tu utilises la table de la Loi Normale et tu compares à la valeur zα pour vérifier une différence significative/ou non entre l'échantillon et la population au risque α donné
Si n < 30 et l'écart type de la population est inconnu : tu utilises la table de student à (n-1)ddl et tu compares la valeur calculée à la valeur tα pour vérifier une différence significative/ou non entre l'échantillon et la population au risque α donné. Tu utiliseras l'écart-type estimé de l'échantillon
ATTENTION : Si n < 30 et l'écart type de la population est inconnu, il faut toujours vérifier que les données sont normalement distribuées (c'est généralement précisé dans l'énoncé
Exemple d'énoncé : Aurélien s’ennuie en attendant le bus, il décide donc de mesurer l’IMC de 26 caennais. Il trouve un IMC moyen de 24,6 et un écart-type estimée de 6. L’IMC moyen des français est de 23,9.
est-il possible de dire que l’IMC des caennais est différent par rapport à la population générale ?
Dans ce cas là : n=26, MO (notée x̄) = 24,6, écart type σ = 6, MT (noté μ) = 23,9
Ici, l'écart type de la population n'est pas connu, on connait en revanche celui de l'échantillon. Il faut utiliser la table de Student à 25 ddl pour comparer la valeur tc à tα.
Dans cette formule : le paramètre s correspondra à l'écart type de l'échantillon s
Désolé pour la réponse tardive
Dans le cas des tests paramétriques, il est important de distinguer ces deux types de tests : MO-MO et MO-MT
1) Les tests MO-MT
Dans ce cas, tu compare la moyenne théorique d'une variable/grandeur étudiée d'une population par rapport à celle d'un échantillon de taille n, ayant une moyenne et un écart-type.
Tu chercheras à savoir en fonction de la moyenne et de l'écart-type de l'échantillon si elle diffère significativement de celle de la population, par l'utilisation de la formule suivante :
- MO-MT paramètre.jpg (6.27 Kio) Consulté 661 fois
Si n < 30 et l'écart type de la population est inconnu : tu utilises la table de student à (n-1)ddl et tu compares la valeur calculée à la valeur tα pour vérifier une différence significative/ou non entre l'échantillon et la population au risque α donné. Tu utiliseras l'écart-type estimé de l'échantillon
ATTENTION : Si n < 30 et l'écart type de la population est inconnu, il faut toujours vérifier que les données sont normalement distribuées (c'est généralement précisé dans l'énoncé
Exemple d'énoncé : Aurélien s’ennuie en attendant le bus, il décide donc de mesurer l’IMC de 26 caennais. Il trouve un IMC moyen de 24,6 et un écart-type estimée de 6. L’IMC moyen des français est de 23,9.
est-il possible de dire que l’IMC des caennais est différent par rapport à la population générale ?
Dans ce cas là : n=26, MO (notée x̄) = 24,6, écart type σ = 6, MT (noté μ) = 23,9
Ici, l'écart type de la population n'est pas connu, on connait en revanche celui de l'échantillon. Il faut utiliser la table de Student à 25 ddl pour comparer la valeur tc à tα.
Dans cette formule : le paramètre s correspondra à l'écart type de l'échantillon s
- MO-MT paramètre.jpg (6.27 Kio) Consulté 661 fois
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naderyazbek
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Re: MO-MO MO-MT
2) Les tests MO-MO
Dans ce cas, tu compare les moyennes observées d'une variable/grandeur étudiée de deux échantillons de tailles n respectives avec des moyennes/écarts types respectifs.
Tu chercheras à savoir en fonction des moyennes, écarts types et tailles des échantillons s'il y a une différence significative, par l'utilisation de cette formule
Si n est supérieur ou égal à 30 et/ou les écarts-types des échantillons sont connus : tu utilises la table de la Loi Normale et tu compares à la valeur zα pour vérifier une différence significative/ou non entre les deux échantillons
Si n < 30 et les écarts-types des échantillons sont inconnus : Tu fais un test de Fisher pour vérifier une différence non significative des variances, puis tu estimes une valeur de variance commune aux deux populations par cette formule,
enfin, tu calcules la valeur tc et tu compare à la valeur tα lu sur la table de Student pour vérifier une différence significative/ou non entre les deux échantillons.
ATTENTION, si n < 30 et les écarts-types des échantillons sont inconnus, il faut toujours vérifier que les données sont normalement distribuées (c'est généralement précisé dans l'énoncé
Exemple d'énoncé Deux éleveurs constatent que leurs chats font des indigestions récurrentes à leurs croquettes. Le premier remarque que sur ses 13 chats, en moyenne 6 tombent malades avec un écart-type observé de 3 lorsqu’ils en mangent tandis qu’en moyenne 4 chats sur 10 font une indigestion avec un écart-type observé de 2 chez le deuxième éleveur. Les données sont normalement distribuées. On arrondit les valeurs au dixième.
Ici, n1 et n2 < 30 et les écarts types sont observés donc inconnus. Il faut donc vérifier une DNS entre les deux variances et estimer une variance commune. Ensuite, tu pourras calculer la valeur tc et la comparer à tα
Pour la suite du qcs/correction, je te laisse voir le QCS 6 de la colle 2
J'espère avoir répondu à tes interrogations.
Si tu as d'autres questions, n'hésite pas à nous relancer
Tous l'équipe de stats/IM te souhaite bon courage
Dans ce cas, tu compare les moyennes observées d'une variable/grandeur étudiée de deux échantillons de tailles n respectives avec des moyennes/écarts types respectifs.
Tu chercheras à savoir en fonction des moyennes, écarts types et tailles des échantillons s'il y a une différence significative, par l'utilisation de cette formule
- Image 28-03-2023 à 00.34.jpg (8.33 Kio) Consulté 661 fois
Si n < 30 et les écarts-types des échantillons sont inconnus : Tu fais un test de Fisher pour vérifier une différence non significative des variances, puis tu estimes une valeur de variance commune aux deux populations par cette formule,
- Image 28-03-2023 à 00.40.jpg (10.45 Kio) Consulté 661 fois
enfin, tu calcules la valeur tc et tu compare à la valeur tα lu sur la table de Student pour vérifier une différence significative/ou non entre les deux échantillons.
ATTENTION, si n < 30 et les écarts-types des échantillons sont inconnus, il faut toujours vérifier que les données sont normalement distribuées (c'est généralement précisé dans l'énoncé
Exemple d'énoncé Deux éleveurs constatent que leurs chats font des indigestions récurrentes à leurs croquettes. Le premier remarque que sur ses 13 chats, en moyenne 6 tombent malades avec un écart-type observé de 3 lorsqu’ils en mangent tandis qu’en moyenne 4 chats sur 10 font une indigestion avec un écart-type observé de 2 chez le deuxième éleveur. Les données sont normalement distribuées. On arrondit les valeurs au dixième.
Ici, n1 et n2 < 30 et les écarts types sont observés donc inconnus. Il faut donc vérifier une DNS entre les deux variances et estimer une variance commune. Ensuite, tu pourras calculer la valeur tc et la comparer à tα
Pour la suite du qcs/correction, je te laisse voir le QCS 6 de la colle 2
J'espère avoir répondu à tes interrogations.
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