PSY2516 — hypo, taille deffet, valeur p, puissance

Hypothèse nulle

Pas d’effet, pas de lien, pas de diff

Hypothèse alternative

Effet present, var liés, diff entre groupes

Si la puissance de notre test est de .27…

On a 27% de chance de trouver une différence significative avec notre test s’il y en a une.

Logique des tests hypothèse

Formule H0 et H1, mesure lien entre vars, calcule prob d’obtenir un lien aussi grand que celle que nous observons dans le cas ou H0 est vraie (p), si prob est faible → rejette H0

P value

Prob conditionnelle — prob d’apparition d’un événement a condition que H0 soit vraie

La valeur p depend de…

La taille de l’échantillon

Taille de l’effet

importance dune diff entre 2 conditions ou de la force dun lien entre 2 vars

Taille de l’effet — petite (coefficient de correlation)

.25

Taille de l’effet — moyenne (coefficient de correlation)

.50

Taille de l’effet — grande (coefficient de correlation)

.75

Taille de l’effet — petite (d de cohen)

.2

Taille de l’effet — moyenne (d de cohen)

.5

Taille de l’effet — grande (d de cohen)

.8

Pq est-ce qu’on utilise d de cohen

Pour mesurer diff entre deux moyennes

ETA carré (n2)

Mesure l’effet dun facteur par rapport a toute la var dans les données

ETA carré partiel (N2p)

Mesure l’effet dun facteur mais en excluant l’effet des autres facteurs ou de l’erreur

N2 et n2p (taille d’effet)

Utilisé dans ANOVA

Taille de l’effet — petite (n2 et n2p)

.01

Taille de l’effet — moyenne (n2 et n2p)

.06

Taille de l’effet — grande (n2 et n2p)

.14

Erreur de type 1

Conclure a tort qu’il y a un effet (false positive), égale à alpha

Erreur de type 2

Faux négatif, égale à B (weird b shape thing)

Puissance (def)

Capacité dun test à détecter un effet lorsque celui-ci existe (1 - B)

La puissance varie entre…

0 et 1

Puissance nulle

Impossible de détecter une diff entre 2 conditions ou un lien entre 2 vars

Puissance faible

.1 ou .2

Puissance élevée

.8 ou .9

Facteurs influençant la puissance

La taille de l’effet, valeur du seuil de decision, nombre de participants, type de test stat, type de design, carac uni ou bi

Seuil de décision + grand, puissance + grand, mais…

+grand risque d’erreur de type 1

Taille d’échantillon élevée = puissance ____

Grande

Quels tests sont + puissants? Paramétriques ou equivalents non paramétriques

Paramétriques

Quels types de plans augmentent la puissance?

Plans à mesures répétées

Quel test est plus puissants?

Unilatéral

La puissance se détermine en utilisant (3)

Nombre de participants, taille de l’effet, seuil de signification