Mode d'emploi
Chapitre 7 : Application Statistiques 153
Test t de régression linéaire .... [Test] - [Linear Reg t-Test] .....
= ( − 2)/(1 −
2
)
= (
− o)(
− p)/ (
− o)
2
= p −
o
n : taille de l’échantillon (nt3)
Teste la relation linéaire entre les deux variables (
x, y). La méthode des moindres carrés est utilisée pour
déterminer a et b, les coefficients de la formule de régression y = a + bx. La valeur p est la probabilité de la
pente de régression (b) de l’échantillon quand l’hypothèse nulle est vraie, = 0. La distribution t est utilisée
pour le test t de régression linaire.
Test
χ
2
(Test khi carré) .... [Test] - [χ
2
Test] ....
Teste l’indépendance de deux variables catégoriques arrangées sous forme de matrice. Le test χ
2
compare la
matrice observée à la matrice théoriquement attendue. La distribution χ
2
est utilisée pour le test χ
2
.
• La matrice doit comporter au moins 1 ligne × 2 colonnes. Une erreur se produit si la matrice n’a qu’une seule
ligne.
• Le résultat du calcul des effectifs attendu est enregistré dans la variable système « Expected ».
0704 Spécifier une matrice observée :
a =
11 68 3
9 23 5
et effectuer un test χ
2
Test
χ
2
GOF (Test d’ajustement du khi carré
)
.... [Test] - [χ
2
GOF Test]
χ
2
=
(
−
)
2
=
(
−
)
2
(
−
)
2
(
−
)
2
O
i
: Le i
ème
élément de la liste observée, E
i
: Le i
ème
élément de la liste attendue
Teste si les chiffres observés de l’échantillon correspondent à une certaine distribution. Par exemple, il peut
être utilisé pour déterminer la conformité avec une distribution normale ou une distribution binomiale.
Conseil : Les résultats des calculs χ
2
, p, df, et Contrib sont sauvegardés respectivement dans les variables système
nommées « χ
2
value », « prob », « df » et « Contrib ».
0705 Spécifier la liste observée : list1 = {1,2,3}, liste attendue : list2 = {4,5,6}, et df = 1, puis effectuer un test χ
2
Test F à 2 échantillons .... [Test] - [Two-Sample F-Test] .....
=
s
1
2
/s
2
2
Teste le rapport entre les variances de deux échantillons indépendants aléatoires. La distribution F est utilisée
pour le test F à 2 échantillons.
ANOVA à une voie (analyse de variance) .... [Test] - [One-Way ANOVA]
Teste l’hypothèse selon laquelle les moyennes de plusieurs populations sont égales. Elle compare la moyenne
d’un ou de plusieurs groupes en fonction d’une variable ou d’un facteur indépendant.
0706 Utiliser les données du Facteur A de list1 = {7,4,6,6,5}, list2 = {6,5,5,8,7}, et list3 = {4,7,6,7,6}, et
effectuer ANOVA à une voie
Conseil
• Pour effectuer ANOVA à une voie à l’aide de l’assistant, vous devez créer jusqu’à six ensembles de données de liste
(données niveau 1 du facteur A , données du niveau 2, etc.). Spécifiez les données de liste sur l’écran de l’assistant et
effectuez le calcul.
• Il est également possible d’effectuer ANOVA à une voie en utilisant une commande de programmation (voir l’exemple
1209 dans « Inclusion de fonctions graphiques et de calculs statistiques dans un programme » à la page 233). Pour
effectuer ANOVA à une voie en utilisant une commande de programmation , vous devez créer une « DependentList » qui
inclut toutes les données de niveau du facteur A (niveau 1, niveau 2, etc.) et une « FactorList(A) » qui spécifie les niveaux
pour chacun des blocs de données dans la DependentList. Si vous utilisez la commande de programmation pour effectuer
le même test que celui indiqué dans l’exemple ci-dessus, les deux listes seraient comme indiquées ci-dessous.
DependentList : {7,4,6,6,5,6,5,5,8,7,4,7,6,7,6} ... (Toutes les données du niveau 1, niveau 2, niveau 3)
FactorList(A) :
{1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3} ... (Niveaux de chaque bloc de données)
χ
2
=
R
(
−
)
2
R
R
=
×
/
,