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Catégorie :Category: Cours et Formulaires TI-89/92+/Voyage200
Auteur Author: timeon
Type : Texte
Page(s) : 1
Taille Size: 2.43 Ko KB
Mis en ligne Uploaded: 18/04/2022 - 18:46:10
Mis à jour Updated: 18/04/2022 - 18:46:37
Uploadeur Uploader: timeon (Profil)
Téléchargements Downloads: 11
Visibilité Visibility: Archive publique
Shortlink : http://ti-pla.net/a2890353
Type : Texte
Page(s) : 1
Taille Size: 2.43 Ko KB
Mis en ligne Uploaded: 18/04/2022 - 18:46:10
Mis à jour Updated: 18/04/2022 - 18:46:37
Uploadeur Uploader: timeon (Profil)
Téléchargements Downloads: 11
Visibilité Visibility: Archive publique
Shortlink : http://ti-pla.net/a2890353
Description
Fichier Hibview/uView fait sur TI-Planet.org.
Compatible TI-89/92+/Voyage200
Requiert l'intallation d'un kernel/shell compatible et du programme Hibview/uView qui convient.
<<
Test bilatéral
Pré-requis :
1. VD d?intervalle
2. VI nominale avec au moins 3 modalités indépendantes
3. Les échantillons de mesures à comparer doivent avoir une distribution proche d?une distribution normale
4. Les variances de la VD sous chaque modalité de la VI doivent être homogènes
Hypothèses :
? H0 : les k moyennes de la VD sont égales au plan des k ensembles parents de mesures
k étant le nombre de modalités du facteur ( ou H0 : ?1 = ?2 = ?3 = ... = ?k )
? H1 : au moins une moyenne de la VD diffère des autres.
Décision
Si le F observé est > à la valeur critique du F dans la table du F de Fisher, alors on rejette H0 et on accepte H1 au seuil .05.
On écrira alors (Normes APA) : F (k-1, N-k) = ....., p < .05.
Taille de l'effet : Eta carré
Cela mesure l?importance de la différence entre les moyennes : l?Eta-carré mesure donc la force de l?effet expérimental.
Post hoc
Pour savoir quelle moyenne diffère significativement de quelle autre, on réalise un test de comparaisons multiples.
On utilisera le test de Bonferroni (cf. JAMOVI)
JAMOVI
F(df ligne haut, df ligne bas) = valeur F, p < .001 (ou p = ...). p étant inférieur à .05 on rejette H0 et on accepte H1 au seuil .05/< .001
JAMOVI test post-hoc
EX: Le résultat du test de Bonferroni montre que la moyenne du groupe sans entraînement est significativement inférieure à celles des deux autres groupes (seuil de signification p < .001). En revanche, le tableau de résultat indique aussi que les deux groupes avec entraînement n'ont pas des moyennes qui sont significativement différentes (p = 1).
>>
Compatible TI-89/92+/Voyage200
Requiert l'intallation d'un kernel/shell compatible et du programme Hibview/uView qui convient.
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Test bilatéral
Pré-requis :
1. VD d?intervalle
2. VI nominale avec au moins 3 modalités indépendantes
3. Les échantillons de mesures à comparer doivent avoir une distribution proche d?une distribution normale
4. Les variances de la VD sous chaque modalité de la VI doivent être homogènes
Hypothèses :
? H0 : les k moyennes de la VD sont égales au plan des k ensembles parents de mesures
k étant le nombre de modalités du facteur ( ou H0 : ?1 = ?2 = ?3 = ... = ?k )
? H1 : au moins une moyenne de la VD diffère des autres.
Décision
Si le F observé est > à la valeur critique du F dans la table du F de Fisher, alors on rejette H0 et on accepte H1 au seuil .05.
On écrira alors (Normes APA) : F (k-1, N-k) = ....., p < .05.
Taille de l'effet : Eta carré
Cela mesure l?importance de la différence entre les moyennes : l?Eta-carré mesure donc la force de l?effet expérimental.
Post hoc
Pour savoir quelle moyenne diffère significativement de quelle autre, on réalise un test de comparaisons multiples.
On utilisera le test de Bonferroni (cf. JAMOVI)
JAMOVI
F(df ligne haut, df ligne bas) = valeur F, p < .001 (ou p = ...). p étant inférieur à .05 on rejette H0 et on accepte H1 au seuil .05/< .001
JAMOVI test post-hoc
EX: Le résultat du test de Bonferroni montre que la moyenne du groupe sans entraînement est significativement inférieure à celles des deux autres groupes (seuil de signification p < .001). En revanche, le tableau de résultat indique aussi que les deux groupes avec entraînement n'ont pas des moyennes qui sont significativement différentes (p = 1).
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