Correction de l épreuve de Statistiques et Informatique appliquées à la Psychologie



Documents pareils
distribution quelconque Signe 1 échantillon non Wilcoxon gaussienne distribution symétrique Student gaussienne position

Introduction aux Statistiques et à l utilisation du logiciel R

Tests de comparaison de moyennes. Dr Sahar BAYAT MASTER 1 année UE «Introduction à la biostatistique»

Cours (7) de statistiques à distance, élaboré par Zarrouk Fayçal, ISSEP Ksar-Said, LES STATISTIQUES INFERENTIELLES

Chapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse. José LABARERE

VI. Tests non paramétriques sur un échantillon

Introduction à la statistique non paramétrique

Lire ; Compter ; Tester... avec R

Tests paramétriques de comparaison de 2 moyennes Exercices commentés José LABARERE

UFR de Sciences Economiques Année TESTS PARAMÉTRIQUES

Relation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire

Chapitre 6 Test de comparaison de pourcentages χ². José LABARERE

Principe d un test statistique

T de Student Khi-deux Corrélation

Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions

Analyse de la variance Comparaison de plusieurs moyennes

Statistiques. Rappels de cours et travaux dirigés. Master 1 Biologie et technologie du végétal. Année

Tableau 1 : Structure du tableau des données individuelles. INDIV B i1 1 i2 2 i3 2 i4 1 i5 2 i6 2 i7 1 i8 1

23. Interprétation clinique des mesures de l effet traitement

Soit la fonction affine qui, pour représentant le nombre de mois écoulés, renvoie la somme économisée.

Biostatistiques : Petits effectifs

TABLE DES MATIERES. C Exercices complémentaires 42

Cours de Tests paramétriques

Introduction à l approche bootstrap

Une variable binaire prédictrice (VI) et une variable binaire observée (VD) (Comparaison de pourcentages sur 2 groupes indépendants)

Comment la recherche en sciences humaines est-elle utilisée? Observations tirées du sondage du groupe d experts chargé de l examen des pratiques d

Analyse de variance à deux facteurs (plan inter-sujets à deux facteurs) TP9

Utilisation du Logiciel de statistique SPSS 8.0

4. Résultats et discussion

Didacticiel - Études de cas. Description de quelques fonctions du logiciel PSPP, comparaison des résultats avec ceux de Tanagra, R et OpenStat.

EVALUATION DE LA QUALITE DES SONDAGES EN LIGNE : CAS D UN SONDAGE D OPINION AU BURKINA FASO

Mises en relief. Information supplémentaire relative au sujet traité. Souligne un point important à ne pas négliger.

Pôle de Dakar S IMUL ATIONS. 1 Utiliser un taux d accroissement pour une simulation

Evolution de la fréquence des sinistres en assurance RC automobile

Evolution de la fréquence des sinistres en assurance RC automobile

Lois de probabilité. Anita Burgun

COMPARAISON DE LOGICIELS TESTANT L INDEPENDANCE DE VARIABLES BINAIRES

La qualité des services mobiles en France métropolitaine

Annexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles

Package TestsFaciles

Probabilités et Statistiques. Feuille 2 : variables aléatoires discrètes

Document d orientation sur les allégations issues d essais de non-infériorité

Biostatistiques Biologie- Vétérinaire FUNDP Eric Depiereux, Benoît DeHertogh, Grégoire Vincke

LE GRAND ÉCART L INÉGALITÉ DE LA REDISTRIBUTION DES BÉNÉFICES PROVENANT DU FRACTIONNEMENT DU REVENU

Direction des Études et Synthèses Économiques Département des Comptes Nationaux Division des Comptes Trimestriels

Format de l avis d efficience

1 Définition de la non stationnarité

REGLEMENTATION FEDERALE DU B.F. UFA septembre 2012

LES DIFFERENTS TYPES DE MESURE

Statistique inférentielle TD 1 : Estimation

Examen de Logiciels Statistiques

Bureau : 238 Tel : dominique.muller@upmf-grenoble.fr

Rédiger et administrer un questionnaire

Information et communication

L Equilibre Macroéconomique en Economie Ouverte

Le Test d effort. A partir d un certain âge il est conseillé de faire un test tous les 3 ou quatre ans.

Fluctuation d une fréquence selon les échantillons - Probabilités

Exercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité

Probabilités Loi binomiale Exercices corrigés

A quels élèves profite l approche par les compétences de base? Etude de cas à Djibouti

Métiers d études, recherche & développement dans l industrie

Les usagers de drogues âgés de 40 ans et plus pris en charge dans les structures de soins pour leurs problèmes d addiction

Représentation d une distribution

Exercices M1 SES Ana Fermin ( fermin.perso.math.cnrs.fr/ ) 14 Avril 2015

Statistiques Appliquées à l Expérimentation en Sciences Humaines. Christophe Lalanne, Sébastien Georges, Christophe Pallier

Une introduction. Lionel RIOU FRANÇA. Septembre 2008

Inclusion bancaire et financière, quelles nouvelles?

Comprendre et réaliser les tests statistiques à l aide de R Manuel de biostatistique

NOTE SUR LA MODELISATION DU RISQUE D INFLATION

Exercices sur le chapitre «Probabilités»

Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales

Apport de la simulation de conduite dans le cadre de l'action 2

CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE. Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE. (durée : cinq heures)

quelques Repères pour Doctorants

Étude des résultats des investisseurs particuliers sur le trading de CFD et de Forex en France

t 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre :

Conception d un CD interactif : simulation d une sortie en écologie végétale

QUICK START RF Monitor 4.3-1

Lecture critique d article. Bio statistiques. Dr MARC CUGGIA MCU-PH Laboratoire d informatique médicale EA-3888

Pratique de l analyse de données SPSS appliqué à l enquête «Identités et Capital social en Wallonie»

Exemple PLS avec SAS

DOSSIER DE CANDIDATURE

Master 1 Spécialité Professionnelle Image & Son. DOSSIER de CANDIDATURE Etat civil

Qu est-ce que la croissance économique? Quels sont ses moteurs?

Rapport d évaluation du master

Traitement des données avec Microsoft EXCEL 2010

CFP Brest, CFP Guingamp, CFP Rennes, CFP Vannes et IFP de Bretagne. ISFEC BRETAGNE

P R E S E N T A T I O N E T E V A L U A T I O N P R O G R A M M E D E P R E V E N T I O N «P A R L E R»

Les simulations dans l enseignement des sondages Avec le logiciel GENESIS sous SAS et la bibliothèque Sondages sous R

Enquête publique sur les changements climatiques Compléments aux graphiques

UN DISPOSITIF DE FORMATION PARENTALE DANS UN MUSEE

La mobilité des demandeurs d emploi et des stagiaires en formation

LES CONDITIONS D ACCÈS AUX SERVICES BANCAIRES DES MÉNAGES VIVANT SOUS LE SEUIL DE PAUVRETÉ

TP : Suivi d'une réaction par spectrophotométrie

MAPPP/ /10/2012. Modalités de mise en œuvre du cofinancement public d un CP

CORRECTION TP Multimètres - Mesures de résistances - I. Mesure directe de résistors avec ohmmètre - comparaison de deux instruments de mesure

UNIVERSITE DES COMORES LA REFORME UNIVERSITAIRE A L UNIVERSITE DES COMORES MISE EN ŒUVRE DU LMD

EPREUVES AU CHOIX DU CANDIDAT. Durée : De 09 h 00 à 12 h 00 (Heure de Yaoundé, TU + 1)

Le handicap est plus fréquent en prison qu à l extérieur

Transcription:

Université de Bretagne Occidentale Année Universitaire 2013-2014 U.F.R. de Lettres et Sciences Humaines CS 93837-29238 BREST CEDEX 3 Section : Psychologie - Licence 3è année Enseignant responsable : F.-G. Carpentier Correction de l épreuve de Statistiques et Informatique appliquées à la Psychologie N.B. Calculatrices, tables des lois statistiques et résumé de cours autorisés. Exercice 1 Strahilevitz et Lowenstein (1998) ont mené une expérience avec trois groupes de sujets pour examiner l effet de l histoire de propriété sur la valeur accordée aux objets. Ils ont fait l hypothèse que la simple possession d un objet accroît nos perceptions de sa valeur. Ces deux chercheurs ont créé une situation expérimentale dans laquelle il a été demandé aux sujets de donner une valeur numéraire à plusieurs items (un mug, un t-shirt, une boîte de confiserie, etc.). L expérience avait été conçue pour durer 50 minutes. Trois conditions sont créées : Dans la condition P 0 (aucune possession), les sujets n ont reçu aucun des items ; Dans la condition P B (possession brève), les sujets recevaient le mug comme cadeau de participation, mais on leur donnait le mug à la fin de l expérience, juste avant qu ils attribuent une valeur à tous les items ; Dans la condition P L (possession longue), les sujets ont reçu le mug au début de l expérience. Dans chacun des groupes on observe les estimations suivantes de la valeur du mug (en unités monétaires fictives) : 2,5 5,1 4,3 1,3 2,8 0,2 0,7 7,5 5 2,3 0,5 4,1 0 4,5 0 3,4 7,6 9,4 5,8 7 3,7 2,4 3,4 6,7 4,2 0 8 1,9 3,2 8,2 0 3,1 5,2 3,2 2,1 2,8 3,5 2 0 0,8 2,7 9 2,9 6,7 3,2 5,3 0 7,3 1,8 3,4 6,8 3 4,2 3,5 1,1 8,6 4,6 1,5 2,2 2,1 1,4 6,3 5,4 3,6 2,2 6,1 0 3,6 5,7 3 4 3,2 1,8 0 3,6 0,7 1,9 5,5 2,2 2,7 7,4 3,3 2 7,5 1,1 4,6 5,1 1,3 5,3 4,9 3,8 7,8 2,5 2,5 2,9 3,7 4,5 2,1 3,3 1,5 2,6 6 3,9 3,1 6 1,9 3,7 2,6 2,3 4,7 4,1 4,4 3,3 3,6 9,8 3,6 6,2 3,7 2 5,2 5,5 4,1 5,9 4,8 3,9 4,1 3,7 0,4 1,9 3,6 7,9 4,4 9 Les paramètres descriptifs des données dans les trois groupes sont donnés par : 1

Nombre de sujets 48 37 48 Moyenne 2.67 3.68 4.91 Variance 2.23 4.87 5.70 Variance corrigée 2.28 5.01 5.82 1) L estimation de la valeur du mug dans la condition P L est-elle significativement plus élevée que dans la condition P 0? Répondre à cette question à l aide d un test paramétrique unilatéral de comparaison de moyennes, au seuil de 5%. Soient µ P 0 et µ P L les moyennes de la variable dépendante sur la population parente des groupes P 0 et P L. Les hypothèses du test sont donc les suivantes : H 0 : µ P 0 = µ P L H 1 : µ P 0 < µ P L Compte tenu de la taille des échantillons, la statistique de test est Z = x P 0 x P L avec E E 2 = s2 c,p 0 + s2 c,p L. Elle suit une loi normale centrée réduite. Pour un seuil α = 5% unilatéral, n P 0 n P L la valeur critique lue dans la table est z c = 1.645. Les valeurs observées, consistantes avec l hypothèse H 1, conduisent à une valeur négative de cette statistique. La règle de décision est donc : Si Z 1.645, on retient H 0 ; Si Z < 1.645, on retient H 1. Les calculs donnent ici : E 2 5.82 + 2.28 = = 0.1688, E = 2.67 4.91 0.1688 = 0.4108 et z obs = = 5.45. 48 0.4108 Cette valeur est inférieure à 1.645 et on retient donc H 1 : la valeur attribuée au mug est significativement plus élevée dans la condition P L que dans la condition P 0. 2) On utilise un logiciel de traitement statistique pour comparer les valeurs estimées dans les conditions P B et P L puis dans les conditions P 0 et P B. Les résultats produits sont les suivants : Two Sample t-test data: valeur.estimee by condition t = -2.4123, df = 83, p-value = 0.01806 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -2.2516645-0.2165787 sample estimates: mean in group PB mean in group PL 3.678378 4.912500 Two Sample t-test data: valeur.estimee by condition t = -2.4706, df = 83, p-value = 0.01554 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -1.8149219-0.1960015 sample estimates: mean in group P0 mean in group PB 2.672917 3.678378 Interpréter les résultats fournis par le logiciel en indiquant avec précision la nature des tests effectués. 2

Dans les deux cas, on effectue un test de Student sur des groupes indépendants. Il s agit de tests bilatéraux (cf. alternative hypothesis : true difference in means is not equal to 0 ). Le premier test compare les conditions P B et P L. La p-value obtenue (p-value=0.018=1.8%) permet de conclure à une différence significative entre ces deux conditions, au seuil de 5%. Le deuxième test compare les conditions P 0 et P B. La p-value obtenue (p-value=0.016=1.6%) permet également de conclure à une différence significative entre ces deux conditions, au seuil de 5%. 3) Comment les auteurs peuvent-ils interpréter les résultats de cette étude? Les résultats des trois tests montrent que les trois conditions diffèrent significativement entre elles. D une part, la valeur estimée du mug est plus élevée dans les conditions de possession que dans la condition de non possession de l objet. D autre part, la durée de possession semble également avoir un effet, puisque l estimation de la valeur est plus élevée dans le cas d une possession longue que dans le cas d une possession brève. Exercice 2 Des chercheurs ont cherché à évaluer physiologiquement les réactions de conducteurs automobiles confrontés à des événements surprenants lors de la conduite sur simulateur. Un des objectifs de cette étude est d éprouver la validité écologique de la simulation à la conduite en faisant usage de paramètres physiologiques. L un des paramètres étudiés est la fréquence cardiaque maximale des participants lors de la survenue d un événement affectant la trajectoire du véhicule. Trois événements surprenants ont été utilisés dans cette étude : Une voiture qui démarre de l accotement et s insère devant le véhicule conduit (A1) ; Un feu tricolore qui passe du vert au rouge à l arrivée du véhicule conduit (A2) ; Un feu tricolore qui passe du vert au rouge immédiatement avant l arrivée du véhicule conduit (A3). Pour cette expérience, 8 sujets sont utilisés et sont soumis aux trois conditions. Les résultats de fréquence cardiaque maximale (battements par minute) observés sont les suivants : Participant A1 A2 A3 s1 61 65 71 s2 62 66 86 s3 75 67 87 s4 72 71 84 s5 79 85 75 s6 71 65 78 s7 70 66 79 s8 64 77 82 1) Calculer la moyenne des fréquences cardiaques observées dans chacune des conditions A1 et A3. Formuler une conclusion au niveau descriptif. On trouve : x A1 = 69.25 ; x A3 = 80.25. Il semble donc que le rythme cardiaque soit plus élevé dans la condition A3 que dans la condition A1. 2) Faire un test unilatéral de comparaison de moyennes pour étudier si les deux conditions A1 et A3 induisent des fréquences cardiaques significativement différentes (seuil : 5%). Soient µ A1 et µ A3 les moyennes de la variable dépendante rythme cardiaque sur la population parente des groupes A1 et A3. Compte tenu du résultat de la question précédente, nous prendrons comme hypothèses pour le test unilatéral : H 0 : µ A1 = µ A3 H 1 : µ A1 < µ A3 3

Convenons de calculer les différences individuelles dans le sens (condition A3 - condition A1). La statistique de test est t = d E avec E2 = s2 c. Elle suit une loi de Student à 7 ddl. Pour un n seuil α = 5% unilatéral, la valeur critique lue dans la table est t lue = 1.89. Comme la moyenne des différences observées est positive et que l hypothèse alternative a été prise en cohérence avec les observations, la valeur critique est t crit = 1.89 et la règle de décision est donc : Si t obs 1.89, on retient H 0 ; Si t obs > 1.89, on retient H 1. Afin de calculer la valeur observée de la statistique de test, calculons la variance corrigée des différences individuelles : Participant A1 A3 d i d 2 i s1 61 71 10 100 s2 62 86 24 576 s3 75 87 12 144 s4 72 84 12 144 s5 79 75-4 16 s6 71 78 7 49 s7 70 79 9 81 s8 64 82 18 324 Total 88 1434 D où : d = 88 8 = 11 ; s2 = 1434 11 2 = 58.25 ; s 2 c = 8 66.57 8 7 58.25 = 66.57 ; E = = 2.885 ; 8 Et enfin : t obs = 11 2.885 = 3.81. D après la règle de décision indiquée ci-dessus, on conclut sur H 1 : le rythme cardiaque est significativement plus élevé en condition A3. 3) Comparer les conditions A2 et A3 à l aide d un test non paramétrique de Wilcoxon (test unilatéral au seuil de 5%). Convenons de calculer les différences individuelles dans le sens (condition A3 - condition A2) et construisons le protocole des rangs signés. Part. A2 A3 d i d i R i R i + R i s1 65 71 6 6 2 2 s2 66 86 20 20 7.5 7.5 s3 67 87 20 20 7.5 7.5 s4 71 84 13 13 5 5 s5 85 75-10 10 3 3 s6 65 78 13 13 5 5 s7 66 79 13 13 5 5 s8 77 82 5 5 1 1 Total 33 3 Au niveau descriptif, on constate sur l échantillon que la médiane des différences individuelles est positive. On introduit la médiane θ des différences individuelles sur la population parente et on prend les hypothèses du test sous la forme : H 0 : θ = 0 H 1 : θ > 0 La statistique de test est T = min(33, 3) = 3. Au seuil de 5% unilatéral, on lit dans la table : T crit = 5. Comme T < T crit, on retient l hypothèse H 1 : le rythme cardiaque est significativement plus élevé en condition A3 qu en condition A2. 4

Exercice 3 Le tableau ci-dessous résume les réponses d un échantillon de 1000 sujets à 3 items du test LSAT (Law School Admissions Test). Pour chaque item, la réponse est dichotomique (1 : succès, 0 : échec). Q1 Q2 Q3 Effectif 0 0 0 22 0 0 1 9 0 1 0 25 0 1 1 20 1 0 0 134 1 0 1 126 1 1 0 266 1 1 1 398 On souhaite étudier si les 3 items présentent des niveaux de difficulté différents. 1) Calculer la fréquence de réponses correctes à chacun des items. Formuler une conclusion au niveau descriptif. En additionnant les effectifs des lignes correspondant à la modalité 1 de Q1, on obtient : 134 + 126 + 266 + 398 = 924 succès sur les 1000 réponses échantillonnées, soit une fréquence de réponses correctes égale à F 1 = 0.924 = 92.4%. Pour Q2 et Q3, on obtient de même : F 2 = 0.709 = 70.9%, F 3 = 0.553 = 55.3%. Il semblerait donc que les questions Q1, Q2 et Q3 soient rangées par difficulté croissante. 2) En utilisant un test statistique bilatéral au seuil de 5%, étudier si la conclusion formulée au niveau descriptif pour les items Q1 et Q2 est confirmée au niveau inférentiel. Il s agit ici de comparer deux proportions sur des groupes appariés. Nous utiliserons donc le test de MacNemar. Soient p 1,0 et p 0,1 les proportions des discordances succès en Q1, échec en Q2 et échec en Q1, succès en Q2 par rapport à la discordance totale dans la population parente. Les hypothèses du test peuvent s écrire : H 0 : p 1,0 = p 0,1 H 1 : p 1,0 p 0,1 Le tableau 2x2 relatif au test est le suivant : Q1 1 0 Q2 1 664 45 0 260 31 Avec la correction de Yates, on obtient : χ 2 (260 45 1)2 MN = = 150.15. 260 + 45 Au seuil de 1%, la valeur critique lue dans la table est χ 2 c = 6.64. Comme χ 2 MN > 6.64, on conclut sur H 1, c est-à-dire sur une différence significative entre les niveaux de difficulté des deux questions. 5