Et je suis d'accord avec cleverbouba, pour moi il s'agit d'un Chi-deux d’homogénéité dans la mesure où on observe 2 échantillons.
,
ce qui fait que c est bien un Chi 2 d'indépendance (indépendance de plusieurs variables dans un seul groupe de sujets) Deux arguments qui pour moi justifie que ça soit un \(\chi^{2}\) d'homogénéité :Récemment une étude entre agressivité et pratique de jeux vidéo a été réalisée. Les chercheurs ont examiné un groupe de 70 étudiants jouant régulièrement à un jeu vidéo violent, et un groupe de 71 étudiants n'y jouant jamais. Ils ont ensuite recensé les résultats aux tests d'agressivité.
Moi je pensais que le premier exo serait un test d'indépendance lui aussi ...
( la preuve j ai reussie a me justifier l utilisation des deux tests et je n arrete pas de changer d avis 
) a vous le dernier mot 
Quitte à faire un erratum, je vois un Chi2 d'indépendance. La question à se poser est "est-ce qu'on cherche à prouver un lien entre les deux variables?". Si la réponse est oui, alors il s'agit d'un Chi2 d'indépendance.Récemment une étude entre agressivité et pratique de jeux vidéo a été réalisée. Les chercheurs ont examiné un groupe de 70 étudiants jouant régulièrement à un jeu vidéo violent, et un groupe de 71 étudiants n'y jouant jamais. Ils ont ensuite recensé les résultats aux tests d'agressivité.
Salut MavaMava a écrit :Bonjour !
J'ai une question pour l'item D du QCM5 de la page 104.
Au départ, j'ai voulu utilisé la loi normale centrée réduite en calculant P(X<16,1) ce qui ne donne pas du tout le même résultat.
Donc ma question est : pourquoi ne peut-on pas le calculer de cette manière ? (Même si je conçois que c'est très logique & beaucoup plus rapide de le fait à partir de l'IC que l'on vient de calculer ..)
Merci !
! ! On trouve bien le même résultat ! ! ! Je suis d'accord pour tous sauf le dernier. En effet l'item est "Les conditions de validités ne sont pas vérifiées car un effectif observé est inférieure à 5", or les conditions de validité nous imposent que les effectifs attendus soit supérieurs à 5. Ici, il est vrai que ces conditions ne sont pas respectées mais c'est parce qu'on a un effectif attendu qui est inférieur à 5 (mauvais accueil, service B).Halounette a écrit :Sinon j'ai quelques possibles errata (je ne suis pas sûre), voilà ceux que j'ai pris la peine de noter :
Page 101 : Question 1 : La E est vraie.
Page 102 : Question 5 : Erreur dans la correction rapide : C'est D (et non pas C)
Page 112 : Question 5 : Deuxieme ligne : "...ont examiné un groupe de 71 étudiants jouant régulièrement à un jeu vidéo violent..." (et non pas 70)
Page 112 : Question 5 toujours : Le tableau :
-Colonne Total / Ligne Joueur régulier : 71 (au lieu de 72) .
-Colonne Total / Ligne Total : 142 (au lieu de 143) .
-Colonne Agressivité élevée / Ligne Total : 74 (au lieu de 75)
Page 113 : Question 2 : La A est vrai (Justification dans le premier post du topic)
Et effectivement tu as raison. Peut-importe le nombre de sujets, on en attend toujours le même pourcentage de sujets dans un certain intervalle. Ici on trouve \(u_{\alpha} = 0,0583\) soit \(\alpha = 0,955\) d'où un pourcentage de 4,5 % environ !Halounette a écrit :Et sinon j'ai aussi des questions (je les ai pas toutes notées non plus)
Page 104 : Exercice 4 :
Pour moi ici , dans le calcul de l'intervalle de Pari il n'y a pas de racine de n , puisqu'on peut calculer l'intervalle de Pari avant meme de savoir combien d'enfants on va observer... Et du coup je trouve un pourcentage de 4% au lieu des 3/4 approuvés dans la correction. Et ca me semble plus logique puisque l'intervalle qu'on a est très étroit par rapport à l'écart type qu'on a..
En fait, je ne sais pas trop quand est-ce qu'on met n ou pas dans le calcul des intervalles de confiance et encore moins dans celui des intervalles de pari.
Dans la méthode du calcul du degré de liberté en fonction du nombre d'effectifs à connaitre, on suppose qu'on connait le total (ou les totaux quand on a plusieurs lignes et/ou colonnes). Donc 4 catégories : si on connait 3 effectifs et le total il n'y a pas de problème.Halounette a écrit :Page 111 : Exercice 3 : Item B :
Je suis d'accord que le degré de liberté est de 3 ici du point de vue des formules qu'on a, mais d'un point de vue logique, puisque le degré de liberté est le nombre de données suffisantes pour en déduire les données restantes, je dirais plutôt que c'est à 4 degrés de liberté ici puisque même en connaissant 3 effectifs on en déduit pas le quatrième.
Alors attention, quand on s'intéresse à la moyenne de l'IMC (items ABC) on utilise l'écart-type de la moyenne soit \(\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\).flooo a écrit :Salut MavaMava a écrit :Bonjour !
J'ai une question pour l'item D du QCM5 de la page 104.
Au départ, j'ai voulu utilisé la loi normale centrée réduite en calculant P(X<16,1) ce qui ne donne pas du tout le même résultat.
Donc ma question est : pourquoi ne peut-on pas le calculer de cette manière ? (Même si je conçois que c'est très logique & beaucoup plus rapide de le fait à partir de l'IC que l'on vient de calculer ..)
Merci !
En fait ça marche aussi très bien comme technique
J'imagine que peut-être que ton erreur vient du fait qu'ici on réalise l'expérience sur 96 individus, donc fais juste bien gaffe à calculer ta loi normale en prenant ecart type = 2 / racine(96)
Bonne soirée