Test de Wilcoxon pour échantillons appariés : exercice corrigé

[@bastiencimino8578]

Je n'ai jamais fait autant de commentaires sur les vidéos de quelqu'un mais quand c'est bon, il faut le dire. Une nouvelle excellente vidéo. Merci !

[@Statoscope]

C'est très gentil de prendre le temps, ravie que ça vous soit utile !

[@MaroKora]

Merci beaucoup, la vidéo m'est très utile surtout en ce moment. Vidéo courte et claire .

[@mxrg2x388]

C'est super clair, merci beaucoup 😇

[@JeanClaudeKaparatum-l9k]

Merci beaucoup pour cette démonstration. Ma question est de savoir quand est-ce qu'on choisir la table bilatérale ou unilatérale ? Également, comment rejeter ou accepter l'hypothèse nulle ?

[@kirai6464]

Super clair, merci beaucoup!

[@medticmed4205]

bon explication merci infiniment

[@geraldinolinga2324]

très intéressant

[@Statoscope]

La borne de gauche est 20, la borne de droite est le symétrique par rapport à la somme totale des rangs (n(n+1)/2). Donc vous n'avez jamais besoin de regarder à droite puisque que vous regardez toujours le plus petit et que c'est parfaitement symétrique

[@amrictrudel4299]

Bonjour, C'est justement ce point que je trouve difficile à saisir. Si je comprends bien, on regarderait la borne de droite uniquement si on considérait le plus grand échantillon ? Et dans ce cas, la latéralité du test change-t-elle la borne que l'on regarde ? Par exemple ici, qu'est-ce qui aurait été différent si on avait posé H1: d < 0 au lieu de d > 0 ? Merci

[@Statoscope]

@@amrictrudel4299 oui on regarderait à droite seulement. On connaît la somme des deux, n(n+1)/2. Donc si l'un est trop grand l'autre est trop petit, c'est équivalent. Unilatéral, bilatéral, peu importe

[@olivierpleyers6201]

Bonjour, dans mon tableau de Ws, il n'est rien noté si n=5. Comment puis-je procéder ?

[@Argile]

Très cool :)

[@odileblond8762]

Bonjour si nous avons plusieurs variables identiques pour les rangs nous attribuons le même rang ou on fait une moyenne des rangs comme pour Mann-Withney ? Merci d'avance

[@Statoscope]

Bonjour, en pratique on n' aime pas trop sur ces tests là avoir des égalités. Il est courant de prendre la moyenne des rangs (dans ce cas elles ont toutes le même) ou alors de prendre les rangs au hasard. Par exemple si vous avez 3x la même valeur aux rangs 7,8,9 vous pouvez soit leur mettre 8 à tous les 3, soit tirer au hasard qui a 7, qui a 8 et qui a 9.

[@Statoscope]

Ah et pour celui là, la question se pose surtout pour les différences valant 0 (pas de changement avant/après). En pratique vous allez soit ignorer les différences nulles, soit les séparer entre positifs et négatifs.

[@chaimaadeblaoui4468]

et pour le test de mann withney pour l'approximation de la loi normale on fait n1+n2>=20?

[@rania9418]

Mercii

[@Algerianmeme]

Merci Merci beaucoup . Moi mon probléme quand je dois faire un test bilatérale et quand je dois faire le test unilatérale .

[@Statoscope]

C'est une question de contexte. Cela dépend de ce que vous essayez de prouver. Si vous cherchez à démontrer qu'il y a un effet positif => unilatéral à droite, négatif => unilatéral à gauche. Et si vous essayez juste de démontrer que c'est différent => bilatéral. Vous pouvez aller voir ma playlist sur les tests, il y a plusieurs exercices, et tous les cas de figure.

[@incomeboost6583]

bonjour, pour appliquer le test de wilcoxon il faut que la population soit pair non? Donc le total : 30 mais n vaut 15 ce qui me perturbe.. Et j'ai essayer avec le test du signe et il n'y a pas de soucis, donc on peut faire les deux pour cet exercice n'est ce pas?

[@shervinledu9440]

Bonjour, si le test était bilatéral, comment trouverait-t-on la borne gauche à 0.025 étant donné la table ? (la borne gauche pour ce même risque étant 20.

[@Statoscope]

Au fait vous aviez vu que j'avais répondu dans un autre commentaire? J'ai du cliquer au mauvais endroit en voulant vous repondre.

[@shervinledu9440]

@@Statoscope oui, j'ai lu votre réponse, merci beaucoup !

[@vishnouperoumal7530]

C’est pas n1 et n2 qui valent 15 ici car j’ai fais par l’aproximation de la loi normale ?

[@Statoscope]

Ici vous n'avez pas n1 et n2, vous n'avez que n = 15. Pour savoir si votre approximation est ok, il suffit de comparer ce que vous obtenez avec la valeur exacte que j'utilise dans la vidéo.

[@vishnouperoumal7530]

En comparant l’aproximation et celle que vous avez fait, cela me semble similaire car moi aussi je n’ai pas rejeté Ho

[@Statoscope]

@@vishnouperoumal7530 très bien !

[@leafournier7546]

bonjour je ne comprend pas pourquoi en unilatéral on prend alpha=5% (lecture en 0,05) et qu’en bilatéral on lit à 0,025 (2,5%) ? merci pour votre réponse

[@Statoscope]

Bonjour, l'idée c'est que si vous voulez 5% de risques, en unilatéral le risque est seulement d'un côté alors qu'en bilatéral il est séparé en deux parties (à droite et à gauche), à savoir 2,5% de chaque côté.

[@مرارةالحياة-ل6ف]

Je veux communiquer avec vous svp؟؟؟؟

[@Statoscope]

Bonjour, si vous avez des questions qui peuvent intéresser d'autres personnes, vous pouvez les poser sur la chaîne. Mais je ne propose pas d'aide individuelle. A bientôt !

[@jeanetienneblanc1206]

Poyrquoi on ne rejette pas H0 alors que la statistique du test est supérieur à la valeur critique

[@Statoscope]

Bonjour, oui je sais que c'est un peu perturbant la conclusion pour ce test. Ici on a la somme des négatifs qui n'est pas assez petite. Pour rejeter il faudrait que la somme des négatifs soit plus petite que 25, or elle vaut 40. On regarde toujours le plus petit des deux pour ce test, j'espère que c'est plus clair ! Sinon regardez aussi mes réponses aux autres commentaires parce que d'autres personnes se sont posé des questions liées.

[@ulquiorasad]

Petit erreur de calcule dans 49-168 = 119 et pas -49 se qui a falsifié la conclusion de test

[@lili-en7us]

Nn c écrit 119 pas 49