Bonjour,
David Berre a écrit :Bonjour,
Ma question est sans doute triviale mais mes cours ne sont pas tres clair.
Pouvez-vous me donner les interprétations des valeurs de t en fonction de la p-value pour les test : shapiro.test, bartlett.test, t.test.
Ta question n'a pas de sens telle quelle est formulée, en effet la statistique que tu calcules dans les tests de Shapiro et de Bartlett ne sont pas de statistiques "t". Mais la règle reste la même pour tout test statistique.
Chaque test calcule une statistique qui sous l'hypothèse nulle (H0) suit une certaine loi de probabilité (dans le cas du test t une loi de student). Tu regardes ensuite ou se situes la statistique calculée dans la distribution de la loi statistique associée, par exemple dans le cas d'un test t avec 30 ddl si tu te fixes un seuil de 5% tu vas regarder si ta valeur est dans l'intervalle [-2.042272;2.042272] (qt(0.025,30) et qt(0.975,30)).
La p-value est la probabilité que tu observes une valeur théorique supérieure à la valeur de la statistique observée. En exemple si ton test t à une statistique observée de 1.5, la p-value associée à ce test sera la probabilité d'avoir une valeur théorique supérieure à |1.5| car le test t par défaut est bilatéral : (1-pt(1.5,30))*2. Donc si cette p-value est inférieure à 0.05 (seuil alpha à 5%) alors tu te trouves dans la zone de rejet car tu as moins de 5% de chance d'observer une valeur théorique qui suit une loi de student à n dll, supérieure à la statistique de ton test.
Je disais que donner l'interprétation des valeurs de t en fonction de la p-value pour les trois tests n'avait pas de sens car les trois tests ne testent pas la même chose et ne calculent pas les mêmes statistiques qui ne suivent pas les mêmes lois.
David Berre a écrit :Merci de votre attention et de votre indulgence pour un débutant sur R.
Cette question n'a rien avoir R a proprement parlé mais avec des stats.
Maxime