Valeurs Observées et Valeurs Critiques: Statistiques, Tests

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Nous allons tout d'abord nous pencher sur la signification des valeurs observées, puis nous passerons à la compréhension de la psychologie des valeurs critiques.
Nous apprendrons ensuite comment fonctionnent les tests d'hypothèse et les valeurs critiques.
Pour t'aider dans ton apprentissage, nous examinerons un exemple de psychologie des valeurs critiques et observées et nous te fournirons un tableau des valeurs critiques pour le test U de Mann-Whitney.

Signification de la valeur observée

Dans les analyses statistiques, la valeur observée est l'un des chiffres les plus importants car elle permet aux chercheurs d'identifier si leurs données suivent la tendance prévue dans leur hypothèse.

Une hypothèse est une déclaration prédictive qui énonce ce que le chercheur s'attend à trouver dans son étude.

La valeur observée est trouvée en effectuant des tests statistiques appelés tests déductifs.

Le test du chi carré, le test U de Mann-Whitney, le test de Wilcoxon et le test Rho de Spearman sont quelques exemples de tests déductifs.

Maintenant que nous avons compris l'utilisation de la valeur observée, explorons la signification de la valeur observée.

La signification de la valeur observée est le chiffre statistique qui calcule/mesure la tendance/le modèle étudié dans la recherche.

La valeur observée diffère selon le test déductif utilisé. Par exemple, une corrélation mesure l'association/la relation entre des variables, à l'aide du chiffre r. En revanche, un test t compare la moyenne de deux groupes, à l'aide du chiffre t.

Valeurs critiques Psychologie

Mais comment savoir si la valeur observée que nous avons trouvée est significative ? C'est là que la valeur critique entre en jeu.

La valeur critique est une valeur fixe que nous examinons pour voir si ce que nous avons trouvé (la valeur observée) est dû aux variables étudiées ou au hasard.

Le processus consiste à comparer la valeur observée à la valeur critique fournie par le test statistique que nous avons décidé d'utiliser (c'est pourquoi il est essentiel de s'assurer que tu utilises le bon test).

Pour ce faire, nous avons d'abord besoin d'un niveau de signification(valeur p). En général, le niveau de signification est p = 0,05, bien que cette valeur puisse changer.

Le "p" signifie probabilité.

Une valeur p de 0,05 suggère qu'il y a 5 % de probabilité que les résultats que nous avons trouvés soient dus au hasard. Et p = 0,01 signifie qu'il y a 1 % de probabilité que les résultats soient dus au hasard.

Le 0 qui précède la virgule dans les valeurs critiques n'est pas indiqué selon les normes de l'APA.

Valeurs critiques des tests d'hypothèse

Il existe différentes règles concernant la valeur critique des tests que nous avons mentionnés ci-dessus, le test du chi carré, le test U de Mann Whitney, le test de Wilcoxon et le test Rho de Spearman.

Test du chi carré: significatif si la valeur observée (^χ2) est égale ou supérieure à la valeur critique.
Test U de Mann-Whitney: significatif si la valeur observée (U) est égale ou inférieure à la valeur critique.
Test deWilcoxon: significatif si la valeur observée (T) est égale ou inférieure à la valeur critique.
Test Rho de Spearman: significatif si la valeur observée (r) est égale ou supérieure à la valeur critique.

Lorsqu'on utilise un tableau de valeurs critiques, on peut comparer la valeur observée à la valeur critique pour voir si les résultats sont statistiquement significatifs. Chaque test statistique possède son propre tableau de valeurs critiques. La valeur critique dont nous avons besoin dépend également du fait que notre hypothèse est unilatérale ou bilatérale.

On parle d'hypothèse unilatérale lorsque le chercheur prédit que les résultats iront dans une direction particulière, par exemple que dormir plus permet d'obtenir de meilleures notes aux examens.

Une hypothèse bilatérale est un énoncé prédictif qui suggère qu'il y aura un effet, mais la direction n'est pas certaine, par exemple s'il y aura une augmentation ou une diminution.

Nous devons connaître deux éléments essentiels pour le tableau des valeurs critiques : le nombre "N" (nombre de participants) et le "df" (degrés de liberté). Chaque tableau critique aura une colonne de valeurs N ou de valeurs df en fonction du test dont il s'agit.

N = nombre de participants. Dans un modèle de groupe indépendant, il y aura des nombres N différents pour chaque groupe de participants ; cela s'écrit Na (groupe A) et Nb (groupe B).
df = degrés de liberté désigne les éléments autorisés à varier dans les tests statistiques. Il est utilisé pour les tests où le nombre de catégories est important, comme le test du khi-deux (qui compare les données nominales de différentes catégories pour voir s'il y a des différences). Plus il y a de degrés de liberté, plus il y a de catégories.

Nous devons regarder la colonne N ou df dans les tableaux critiques fournis par les tests statistiques pour trouver une valeur critique comparable. Nous pouvons ensuite comparer la valeur observée à la valeur critique et décider de la signification en fonction des paramètres du test que nous avons abordés ci-dessus.

Voyons un exemple pour t'aider à y voir plus clair.

Exemple de psychologie de la valeur critique et de la valeur observée

Le test U de Mann-Whitney compare les scores entre deux groupes (conception de groupes indépendants), en se concentrant sur les rangs et les données ordinales. Examinons les étapes à suivre pour voir si nos résultats sont significatifs.

Comme nous le voyons dans ce tableau, dix participants se trouvent dans chaque groupe.

Résultats du groupe A	Résultats du groupe B
3	24
5	6
8	4
12	22
2	10
9	18
11	20
15	1
14	7
17	19

Nous devons calculer la valeur observée, "U" . Pour ce faire, nous devons calculer les scores des deux groupes (Ua et Ub). Le score U sera le plus bas des deux.

Tout d'abord, nous devons classer chaque score, ce qui est fait pour les deux groupes. Le score le plus élevé est le rang 1, celui qui suit est le rang 2, et ainsi de suite.

Scores du groupe A	Rang	Notes du groupe B	Rang
3	18	24	1
5	16	6	15
8	13	4	17
12	9	22	2
2	19	10	11
9	12	18	5
11	10	20	3
15	7	1	20
14	8	7	14
17	6	19	4

Travaillons maintenant à Ua. Nous devons connaître Na et Nb, le nombre total de notes dans chaque groupe. Il y avait 10 participants dans chaque groupe, donc un total de 10 scores pour chaque groupe, Na = 10 et Nb = 10 .

Multiplie d'abord Na et Nb (10 x 10 = 100).

Ensuite, multiplie Na par (Na + 1) puis divise par 2 (10 x 11/2 = 110/2 = 55) et additionne les deux notes (100 + 55 = 155). Ensuite, il faut additionner les rangs du groupe A (18 + 16 + 13 + 9 + 19 + 12 + 10 + 7 + 8 +6 = 118). Et enfin, il faut soustraire ce chiffre à celui de la dernière étape (155 - 118 = 37).

Ainsi, Ua = 37

Ensuite, répète pour Ub ; nous ne reviendrons pas sur les étapes. Dans ce cas, Ub = 63.

La valeur U est la plus faible des deux, donc ici, U = 37.

Ensuite, nous devons noter si notre hypothèse est unilatérale ou bilatérale et la valeur p. Supposons que notre hypothèse soit unilatérale avec une valeur p de 0,05.

Nous devons alors consulter notre tableau des valeurs critiques pour le test U de Mann-Whitney.

La façon dont nous effectuons les calculs dépend du test utilisé car les différents tests inférentiels mesurent/calculent des choses différentes.

Tableau des valeurs critiques

Le tableau des valeurs critiques pour le test U de Mann-Whitney, p ≤0,05 (unilatéral), p ≤ 0,10 (bilatéral).

	Nb	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
À
5		4	5	6	8	9	11	12	13	15	16	18	19	20	22	23	25
6		5	7	8	10	12	14	16	17	19	21	23	25	26	28	30	32
7		6	8	11	13	15	17	19	21	24	26	28	30	33	35	37	39
8		8	10	13	15	18	20	23	26	28	31	33	36	39	41	44	47
9		9	12	15	18	21	24	27	30	33	36	39	42	45	48	51	54
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Les valeurs dont nous avons besoin ont été mises en évidence. Tout d'abord, nous trouvons Na, qui dans notre cas vaut 10. Ensuite, nous trouvons Nb, qui est également de 10. Nous trouvons la valeur où ces deux valeurs se rencontrent, qui est la valeur critique. La voici : 27.

Notre valeur observée est de 37, ce qui est plus grand que la valeur critique de 27.

Par conséquent, nos résultats ne sont pas significatifs, nous pouvons donc accepter l'hypothèse nulle et rejeter l'hypothèse alternative.

À partir de cet exemple de psychologie critique et observée, nous pouvons déduire qu'il n'y a pas de différence statistique entre les notes des deux groupes, c'est-à-dire que l'hypothèse nulle est acceptée.

Valeurs observées et valeurs critiques - Points clés à retenir

La signification de la valeur observée est le chiffre statistique qui calcule/mesure la tendance/le modèle étudié dans la recherche.
La valeur critique en psychologie est un chiffre statistique utilisé pour déterminer si les résultats des tests déductifs sont significatifs ou s'ils sont dus au hasard.
Les valeurs critiques et observées de la recherche en psychologie sont comparées pour déterminer si l'hypothèse nulle ou alternative doit être acceptée ou rejetée.
Le tableau des valeurs critiques permet de comparer les valeurs observées et les valeurs critiques afin d'identifier si les résultats sont statistiquement significatifs.
La façon dont les chercheurs calculent et font des déductions basées sur les valeurs observées et critiques dépend du test déductif utilisé par le chercheur.

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Qu'est-ce qu'une hypothèse unilatérale ?

Le chercheur indique la direction des résultats.

La valeur observée doit toujours être supérieure à la valeur critique pour être significative. Vrai ou faux ?

Faux.

Test du khi-deux : si la valeur observée (χ2) est égale ou supérieure à la valeur critique.

significative.

Test U de Mann-Whitney : si la valeur observée (U) est plus grande que la valeur critique.

insignifiante.

Test de Wilcoxon : si la valeur observée (T) est plus petite que la valeur critique

significative.

Test Rho de Spearman : si la valeur observée (r) est plus petite que la valeur critique.

insignifiante.

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Questions fréquemment posées en Valeurs Observées et Valeurs Critiques

Que sont les valeurs observées en psychologie?

Les valeurs observées en psychologie sont les données ou résultats expérimentaux réellement mesurés ou enregistrés lors d'une étude ou d'une expérience.

Comment interpréter les valeurs critiques en psychologie?

Interpréter les valeurs critiques en psychologie signifie déterminer le seuil au-delà duquel une statistique expérimentale indique une significativité statistique.

Quelle est la différence entre valeurs observées et valeurs critiques?

La différence est que les valeurs observées sont les résultats réels, tandis que les valeurs critiques sont les seuils pour évaluer la signification statistique de ces résultats.

Pourquoi les valeurs critiques sont-elles importantes en psychologie?

Les valeurs critiques sont importantes en psychologie car elles aident à déterminer si les résultats d'une recherche sont statistiquement significatifs, évitant ainsi les conclusions erronées.

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Valeurs critiques des tests d'hypothèse

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