Statistiques du Khi deux pour la fonction Tableau à entrées multiples et Khi deux

Obtenez des définitions et bénéficiez de conseils en matière d'interprétation pour chaque statistique fournie avec le test du Khi deux.

Statistique du Khi deux

Minitab effectue des tests du Khi deux de Pearson et de rapport de vraisemblance. Chaque test du Khi deux peut être utilisé pour déterminer si les variables sont associées ou non (dépendantes).
Test du Khi deux de Pearson

La statistique du Khi deux de Pearson (X2) représente la différence au carré entre les effectifs observés et les effectifs attendus

Test du Khi deux du rapport de vraisemblance

La statistique du Khi deux du rapport de vraisemblance (G2) repose sur le rapport entre les effectifs observés et les effectifs attendus.

Interprétation

Utilisez les statistiques du Khi deux pour vérifier si les variables sont associées.

Dans ces résultats, les deux statistiques du Khi deux sont très similaires. Utilisez les valeurs de p pour évaluer la signification des statistiques du Khi deux.

Test du Khi deux Valeur Khi deux DL de P Pearson 11,788 4 0,019 Rapport de vraisemblance 11,816 4 0,019

Lorsque les dénombrements attendus sont faibles, vos résultats risquent d'être trompeurs. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Observations relatives aux données pour la fonction Tableau à entrées multiples et Khi deux.

DL

Les degrés de liberté (DL) sont le nombre d'informations indépendantes concernant une statistique. Les degrés de liberté pour un tableau correspondent à : (nombre de lignes – 1) multiplié par (nombre de colonnes – 1).

Interprétation

Minitab utilise les degrés de liberté pour déterminer la valeur de p associée à la statistique du test.

Dans ces résultats, le nombre de degrés de liberté (DL) est de 4.
Test du Khi deux Valeur Khi deux DL de P Pearson 11,788 4 0,019 Rapport de vraisemblance 11,816 4 0,019

Valeur de p

La valeur de p est la probabilité qui mesure le degré de certitude avec lequel il est possible d'invalider l'hypothèse nulle. Des probabilités faibles permettent d'invalider l'hypothèse nulle avec plus de certitude.

Utilisez la valeur de p pour déterminer si l'hypothèse nulle doit être rejetée ou non, supposant que les variables sont indépendantes.

Minitab utilise la statistique du Khi deux pour déterminer la valeur de p.

Remarque

La valeur de p n'est pas affichée dans Minitab lorsqu'un dénombrement attendu est inférieur à 1 car les résultats peuvent ne pas être valides.

Interprétation

Pour déterminer si les variables sont indépendantes, comparez la valeur de p au seuil de signification. En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 fonctionne bien. Un seuil de signification de 0,05 indique 5 % de risque de conclure à tort qu'il existe une association.
Valeur de p ≤ α : les variables présentent une association statistiquement significative (rejeter H0)
Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle et conclure qu'il existe une association statistiquement significative entre les variables.
Valeur de p > α : impossible de conclure que les variables sont associées (ne pas rejeter H0)
Si la valeur de p est supérieure au seuil de signification, vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse nulle, car vous ne possédez pas suffisamment de preuves pour conclure que les variables sont associées.

Dans ces résultats, la valeur de p est 0,019. Etant donné que la valeur de p est inférieure à α, vous rejetez l'hypothèse nulle. Vous pouvez en conclure que les variables sont associées.

Test du Khi deux Valeur Khi deux DL de P Pearson 11,788 4 0,019 Rapport de vraisemblance 11,816 4 0,019
En utilisant ce site, vous acceptez l'utilisation de cookies à des fins d'analyse et de personnalisation du contenu.  Lisez notre politique