Analyse de données catégorielles : méthodes et exemples

Dans cours (3)

Description

Cette séance de cours couvre l'analyse des données catégorielles et discrètes, y compris la classification des variables, les tests de qualité d'ajustement, les tableaux de contingence et les tests d'indépendance. Des exemples tels que les expériences de Mendel avec des pois et les données d'admission de Berkeley de l'UC sont utilisés pour illustrer des concepts.

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Enseignant

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Concepts associés (48)

G-test

In statistics, G-tests are likelihood-ratio or maximum likelihood statistical significance tests that are increasingly being used in situations where chi-squared tests were previously recommended. The general formula for G is where is the observed count in a cell, is the expected count under the null hypothesis, denotes the natural logarithm, and the sum is taken over all non-empty cells. Furthermore, the total observed count should be equal to the total expected count:where is the total number of observations.

One- and two-tailed tests

In statistical significance testing, a one-tailed test and a two-tailed test are alternative ways of computing the statistical significance of a parameter inferred from a data set, in terms of a test statistic. A two-tailed test is appropriate if the estimated value is greater or less than a certain range of values, for example, whether a test taker may score above or below a specific range of scores. This method is used for null hypothesis testing and if the estimated value exists in the critical areas, the alternative hypothesis is accepted over the null hypothesis.

Statistique de test

En statistique, une statistique de test - aussi appelée variable de décision - est une variable aléatoire construite à partir d'un échantillon statistique permettant de formuler une règle de décision pour un test statistique. Cette statistique n'est pas unique, ce qui permet de construire différentes règles de décision et de les comparer à l'aide de la notion de puissance statistique. Il est impératif de connaitre sa loi de probabilité lorsque l'hypothèse nulle est vraie. Sa loi sous l'hypothèse alternative est souvent inconnue.

Test exact de Fisher

En statistique, le test exact de Fisher est un test statistique exact utilisé pour l'analyse des tables de contingence. Ce test est utilisé en général avec de faibles effectifs mais il est valide pour toutes les tailles d'échantillons. Il doit son nom à son inventeur, Ronald Fisher. C'est un test qualifié d'exact car les probabilités peuvent être calculées exactement plutôt qu'en s'appuyant sur une approximation qui ne devient correcte qu'asymptotiquement comme pour le test du utilisé dans les tables de contingence.

Boschloo's test

Boschloo's test is a statistical hypothesis test for analysing 2x2 contingency tables. It examines the association of two Bernoulli distributed random variables and is a uniformly more powerful alternative to Fisher's exact test. It was proposed in 1970 by R. D. Boschloo. A 2x2 contingency table visualizes independent observations of two binary variables and : The probability distribution of such tables can be classified into three distinct cases. The row sums and column sums are fixed in advance and not random.