Deux tests pour une même question
dans Statistiques
Bonjour
J'ai deux séries de scores (variables continues) obtenus pour deux groupes d’élèves constitués aléatoirement à partir d’une population pour laquelle on se pose la question de savoir si une intervention (une méthode pédagogique par exemple) est efficace ou non. Le groupe intervention reçoit l’intervention, l’autre groupe constitue le groupe contrôle. Les scores sont normalement distribués, les tailles des échantillons sont supérieures à 30 et les variances des deux séries de scores sont égales.
Pour répondre à la question, j’ai utilisé deux méthodes : un test de Student sur la différence des moyennes et un test de Student sur la taille d’effet.
Les deux statistiques calculées sont très proches (voir fichier pdf ci-joint) mais tout de même différentes. C’est sur cette différence que je m’interroge car il me semble que les deux méthodes répondent à la même question, et requièrent les mêmes conditions d’utilisation. Comment expliquer alors que les résultats ne soient pas exactement les mêmes ?
Merci de vos retours
J'ai deux séries de scores (variables continues) obtenus pour deux groupes d’élèves constitués aléatoirement à partir d’une population pour laquelle on se pose la question de savoir si une intervention (une méthode pédagogique par exemple) est efficace ou non. Le groupe intervention reçoit l’intervention, l’autre groupe constitue le groupe contrôle. Les scores sont normalement distribués, les tailles des échantillons sont supérieures à 30 et les variances des deux séries de scores sont égales.
Pour répondre à la question, j’ai utilisé deux méthodes : un test de Student sur la différence des moyennes et un test de Student sur la taille d’effet.
Les deux statistiques calculées sont très proches (voir fichier pdf ci-joint) mais tout de même différentes. C’est sur cette différence que je m’interroge car il me semble que les deux méthodes répondent à la même question, et requièrent les mêmes conditions d’utilisation. Comment expliquer alors que les résultats ne soient pas exactement les mêmes ?
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Réponses
Je ne connais pas le deuxième test (taille d'effet), mais il semble normal que si on utilise deux tests différents, ils aient des résultats différents (sauf si justement les zones d'acceptation sont les mêmes). Je n'ai d'ailleurs pas trop compris pourquoi utiliser un deuxième test.
Cordialement.
Merci pour votre réponse.
Dans les méta analyses, pour chaque étude ce sont des tailles d'effet qui sont calculées pour permettre dans un second temps de calculer une taille d'effet globale. Je me suis inspirée du What Works Clearinghouse (aux USA) qui calcule pour chaque étude une taille d'effet puis qui utilise un test de Student à partir de ces tailles d'effet pour déterminer si elles sont, ou non, statistiquement différentes de zéro. Peut-être que dans ce cadre il convient tout simplement d'abandonner le test de la différence des moyennes ...
Cordialement
Cordialement.
Bien cordialement
un dernier essai de comprendre, après je renonce :
Tu as un seul $m_i$, un seul $m_c$, un seul S, donc un seul $d$. La variance d'une série de une seule valeur est nulle. Que peux-tu tester sur une variance nulle ? Quel test est adapté à un échantillon d'une seule valeur ?
Donc soit tu dis ce que tu as vraiment fait (et tu changes de baratin), soit il est inutile de continuer.