Statistique : comparer des moyennes
Cette grande leçon introduit les principales stratégies permettant de comparer des moyennes par rapport à une valeur de référence ou des moyennes entre elles.
Le test de student est étudié en détail, ainsi que l'ANOVA à un facteur. On introduit les concepts de comparaisons planifiées et tests-post-hoc.
6. Comparaisons non planifiées : tests post-hoc
6.2. Les données pour les exemples
Dans cette page nous présentons les données qui serviront pour les exemples numériques de tests post-hoc. Les traitements informatisés sont réalisés ici avec le logiciel SPSS (PASW 18).
Il s'agit de données entièrement fictives. Pour faciliter la lecture, nous les présentons sous forme de 5 colonnes intitulées VD1 à VD5. Dans la réalité des tests statistiques, il s'agira d'une seule colonne VD, et c'est une autre colonne intitulée VI qui signalera au logiciel dans quel groupe de participants la mesure a été prise. Voici donc les données brutes :
Sans être parfaites, ces données sont à peu près normales au sens où les paramètres d'asymétrie et d'aplatissement sont suffisamment correctes pour l'exemple. Voici un graphique de statistiques descriptives qui résume ces données :
Et voici les statistiques descriptives pour les différents groupes :
Les effectifs sont équilibrés puisqu'il y a exactement 10 participants par groupe. Par ailleurs, le test de Levene montre que les variances peuvent être considérées comme homogènes, puisque le test n'est pas significatif :
