Interprétation du test chi deux à partir de R studio

[lauradel271]

Bonjour,

J'ai un soucis concernant l'analyse des résultats que j'ai obtenu avec le logiciel R studio sur un test Chi deux.
Je sais à peu près quel type de conclusion je dois tirer mais je ne comprends pas à quoi correspond chaque rubrique...

J'espère que l'une de vous saura m'aider. Je suis dans une situation d'urgence... (dossier à rendre dans peu de temps)

A partir d'un tableau croisé de deux variables (PCS de l'homme et partage des tâches ménagère entre homme et femme), j'obtiens les résultats suivants au test chi deux:

Pearson's Chi-squared test

X-squared = 39.2742, df = 20, p-value = 0.006163
Message d'avis :
In chisq.test(t14) : l'approximation du Chi-2 est peut-être incorrecte

cramer.v (t14)
[1] 0.08855676
Message d'avis :
In chisq.test(tab, correct = FALSE) :
Chi-squared approximation may be incorrect

Ce langage informatique est comme une autre langue pour moi^^.

Merci d'avance aux courageux qui résoudront mon problème...

[Jacky22]

Bonjour,

Voici quelques indications pour l'interprétation :

x-squared = valeur de la statistique de test

df = degré de liberté de la loi du chi-2 utilisée

p-value = p-valeur = P(accepter H0), en l'occurence ici elle est < à 5% donc tu rejette l'hypothèse H0 du test (qui est "indépendance entre les deux variables du tableau", H1 étant "dépendance entre les deux variables") avec un risque <5% de te tromper. En gros, ça conclue qu'on ne peut pas accepter l'indépendance. En d'autre termes, il existe une relation entre ces deux variables.

J'ai trouvé ceci pour l'interprétation : http://fr.scribd.com/doc/35065902/Faire-un-test-du-chi%C2%B2-avec-R

http://webpages.lss.supelec.fr/perso/kowalski/downloads/Enseignement/2008_2009/MASS/MSHE02/pdf/chapitre3.pdf

Il y a pas mal de trucs sur internet.
Et tu peux taper help(chisq.test) dans R pour avoir les détails de la fonction.

PS: Essaye ceci pour enlever ton message d'erreur : chisq.test(t14, simulate.p.value = TRUE)

[lauradel271]

Merci beaucoup pour cette aide!

En fait, je m'interroge parce que dans mon cours, j'ai noté que la p-value servait à indiquer si l'échantillon était représentatif de la population d'ensemble, et pas d'une corrélation entre les deux variables. J'ai sans doute interprété de travers les consignes... Ou je confond avec un autre indicateur à utiliser...

Et que fait-on du v de cramer?

[Jacky22]

En gros, lorsque tu utilises la fonction chisq.test de R sur ton tableau, tu testes si les fonctions de répartitions des deux variables sont indépendantes ou non.

En fait, on peut également comparer la distribution d'une variable à une loi de proba prédéterminée (par exemple gaussienne). Dans ce cas, on parle de test d'"adéquation" du chi2 et non plus d'indépendance. Ce n'est pas ton cas, puisque tu compares les deux variables du tableau entre elles et non par rapport à une autre loi. Dans ce cas, ce que tu as écrit est à peu près juste : la p.value indique si l'échantillon (la variable) est représentatif de la population d'ensemble (qui suit une loi gaussienne) mais ce n'est pas ce que tu fais.

Après, le test de cramer teste également si les fonctions de répartition de tes deux variables sont indépendantes ou non. Le résultat qu'il donne (0.08) permet de rejeter l'hypothèse d'indépendance et d'aboutir à la même conclusion qu'avec le test du chi2.

Attention, ce n'est pas la même information que le coefficient de corrélation qui teste s'il existe une relation linéaire entre les variables.

[lauradel271]

Merci beaucoup! :lol3: :we: :zen: :zen: