12- Tests Statistiques : Khi-deux

Summary

Dans cette vidéo, nous explorons l'utilisation du test du Khi-deux (K²) pour analyser la relation entre le médecin traitant et le statut de suivi des patients. Le test permet de déterminer si certains médecins ont plus de patients en suivi actif que d'autres ou si cette distribution est aléatoire. Nous passons par la formulation des hypothèses, la création d'un tableau croisé dynamique, le calcul des nombres théoriques attendus et la comparaison avec les données observées. Enfin, nous vérifions si la statistique du Khi-deux obtenue dépasse la valeur critique pour conclure à l'absence ou la présence d'une relation significative.

Takeaways

• 😀 Le test du Chi-Carré (K²) est utilisé pour analyser la relation entre deux variables qualitatives.
• 😀 L'objectif est de déterminer si le médecin traitant influence le statut de suivi des patients.
• 😀 L'hypothèse nulle stipule qu'il n'y a pas de relation entre le médecin traitant et le statut de suivi du patient.
• 😀 L'hypothèse alternative suppose qu'il existe une relation entre le médecin et le suivi des patients.
• 😀 La première étape consiste à créer un tableau croisé dynamique dans Excel pour organiser les données.
• 😀 Ensuite, on calcule les valeurs théoriques attendues en supposant que l'hypothèse nulle soit vraie.
• 😀 Les valeurs observées doivent être comparées aux valeurs attendues pour effectuer l'analyse.
• 😀 Le calcul du Chi-Carré permet de mesurer l'écart entre les valeurs observées et les valeurs théoriques.
• 😀 Le résultat du test Chi-Carré est comparé à un seuil critique pour déterminer si la différence est significative.
• 😀 Si le Chi-Carré calculé est supérieur à la valeur critique à 5%, on rejette l'hypothèse nulle.
• 😀 Dans l'exemple donné, le Chi-Carré calculé (9,86) est inférieur au seuil critique, donc on ne rejette pas l'hypothèse nulle.

Q & A

Qu'est-ce que le test du Khi carré permet d'analyser dans cette situation ?

Le test du Khi carré permet d'analyser la relation entre le médecin traitant et le statut de suivi du patient. Il sert à déterminer si certains médecins ont plus de patients en suivi actif que d'autres ou si cette répartition est purement aléatoire.

Quelle est l'hypothèse nulle dans ce test statistique ?

L'hypothèse nulle stipule qu'il n'y a pas de relation entre le médecin traitant et le statut de suivi du patient. En d'autres termes, la répartition des suivis est indépendante du médecin.

Qu'est-ce que l'hypothèse alternative dans le cadre de ce test ?

L'hypothèse alternative propose qu'il existe une relation entre les deux variables, c'est-à-dire que le médecin traitant pourrait influencer le suivi du patient.

Quelles sont les étapes pour effectuer un test du Khi carré dans Excel ?

Les étapes incluent : 1) Calculer les nombres théoriques attendus si l'hypothèse nulle est vraie, 2) Comparer ces nombres attendus avec les nombres observés dans les données, 3) Calculer la statistique du Khi carré, et 4) Comparer cette valeur avec les seuils standards pour déterminer si la différence est significative.

Comment calcule-t-on les nombres théoriques attendus dans le test du Khi carré ?

Les nombres théoriques attendus sont calculés en utilisant une formule qui prend en compte la distribution des données, en supposant que l'hypothèse nulle est vraie. Ces valeurs sont ensuite comparées aux nombres observés dans les données réelles.

Pourquoi est-il important de comparer les valeurs théoriques aux valeurs observées dans les données ?

Comparer les valeurs théoriques aux valeurs observées permet de déterminer si les différences entre elles sont significatives, ce qui est essentiel pour évaluer si l'hypothèse nulle peut être rejetée ou non.

Quel est le rôle de la statistique Khi carré dans ce test ?

La statistique du Khi carré est utilisée pour mesurer la différence entre les valeurs observées et attendues. Elle est ensuite comparée à une valeur critique pour déterminer si la différence est statistiquement significative.

Que se passe-t-il si la statistique Khi carré calculée dépasse la valeur critique ?

Si la statistique Khi carré calculée dépasse la valeur critique, cela signifie qu'il y a une différence significative entre les valeurs observées et attendues, ce qui conduit à rejeter l'hypothèse nulle.

Que signifie une statistique Khi carré inférieure ou égale à la valeur critique ?

Si la statistique Khi carré est inférieure ou égale à la valeur critique, cela signifie qu'il n'y a pas de différence significative, et on ne rejette pas l'hypothèse nulle.

Que conclut-on lorsque la statistique Khi carré est inférieure à la valeur critique ?

Si la statistique Khi carré est inférieure à la valeur critique, on conclut qu'il n'y a pas de relation significative entre le médecin traitant et le statut de suivi du patient. Dans ce cas, l'hypothèse nulle n'est pas rejetée.