bonjour trirème. merci de votre attention avec patrick en ce qui concerne mon
problème lié à mon étude sur l'absentéisme ( publié hier le 19/05). Je vais
tester la solution de patrick mais je ne suis pas sûre de m'en sortir (je
crains que dans mon contexte ce ne soit pas une bonne piste à suivre) . tu
avais pour ta part avancé une autre idéé ( une histoire de " khideux").
pourrait tu développer et m'expliquer un peu cette solution?
--
aidez moi s'il vous plait. merci
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Clément Marcotte
khi-deux ou khi carré = test statistique
www.google.com
-- On n' apprend pas à un vieux singe à faire des grimaces "CYRIL DRH" a écrit dans le message de news:
bonjour trirème. merci de votre attention avec patrick en ce qui concerne mon
problème lié à mon étude sur l'absentéisme ( publié hier le 19/05). Je vais
tester la solution de patrick mais je ne suis pas sûre de m'en sortir (je
crains que dans mon contexte ce ne soit pas une bonne piste à suivre) . tu
avais pour ta part avancé une autre idéé ( une histoire de " khideux").
pourrait tu développer et m'expliquer un peu cette solution? -- aidez moi s'il vous plait. merci
khi-deux ou khi carré = test statistique
www.google.com
--
On n' apprend pas à un vieux singe à faire des grimaces
"CYRIL DRH" <CYRILDRH@discussions.microsoft.com> a écrit dans le
message de news:D94B605A-BE0A-44EB-AB79-1900542A9FAB@microsoft.com...
bonjour trirème. merci de votre attention avec patrick en ce qui
concerne mon
problème lié à mon étude sur l'absentéisme ( publié hier le 19/05).
Je vais
tester la solution de patrick mais je ne suis pas sûre de m'en
sortir (je
crains que dans mon contexte ce ne soit pas une bonne piste à
suivre) . tu
avais pour ta part avancé une autre idéé ( une histoire de "
khideux").
pourrait tu développer et m'expliquer un peu cette solution?
--
aidez moi s'il vous plait. merci
-- On n' apprend pas à un vieux singe à faire des grimaces "CYRIL DRH" a écrit dans le message de news:
bonjour trirème. merci de votre attention avec patrick en ce qui concerne mon
problème lié à mon étude sur l'absentéisme ( publié hier le 19/05). Je vais
tester la solution de patrick mais je ne suis pas sûre de m'en sortir (je
crains que dans mon contexte ce ne soit pas une bonne piste à suivre) . tu
avais pour ta part avancé une autre idéé ( une histoire de " khideux").
pourrait tu développer et m'expliquer un peu cette solution? -- aidez moi s'il vous plait. merci
Trirème
Bonsoir En préambule, Clément a raison d'orienter les recherches vers le net... ici un peu de théorie (c'est très pratique) : http://www.apprendre-en-ligne.net/random/khideux.html et là une application de la théorie... sans formule de khi-2 : http://perso.wanadoo.fr/bernard.lefort/excel/excel.htm Fin du préambule.
Malgré tout, cela ne dit pas comment faire le lien entre la théorie et les 3 formules d'Excel qui en parlent ? Un coup d'oeil sur l'aide d'Excel renforce la confusion (à mon idée). Et pourtant le test du khi-deux est peut être le plus simple à effectuer sur Excel.
Le khi-deux permet de vérifier si des séries de données suivent une même répartition (pas de différence, liaison, dépendance) ou diffèrent pour une raison ou une autre (qui sera à expliquer)(indépendance).
Khi-deux est un nombre. Le test du khi-deux, c'est comparer ce nombre à une borne. Cette borne est déterminée en fonction du nombre de lignes et de colonnes de l'échantillon et d'un risque (probabilité) de se tromper (en général 5%) que l'on accepte de prendre.
(1) La formule LOI.KHIDEUX(khi2_calculé;Degrés_de_liberté) donne la probabilité (risque). Si résultat inférieur à 0,05 (5%)==> khi2 trop élevé ==> il y a une différence dans les séries (ou une seule série est différente). Pour appliquer cette formule il faut calculer les arguments : khi2 et degrés_de_liberté (voir aide Excel)
(2) La formule KHIDEUX.INVERSE(Risque_choisi;Degrés_de_liberté) donne la valeur (la borne) à laquelle on compare le khi-deux calculé d'après nos données. Si khi-deux calculé supérieur à cette borne ==> khi2 trop élevé ==> il y a une différence dans les séries (ou une seule série est différente).
(3) La formule TEST.KHIDEUX(Plage_réelle;Plage_attendue) donne aussi la probabilité (risque). Si résultat inférieur à 0,05 (5%)==> khi2 trop élevé ==> il y a une différence dans les séries (ou une seule série est différente). Cette fois on N'a ;-) pas besoin de calculer le khi-deux de nos données par contre il faut fournir la matrice des valeurs théoriques.
(4) La matrice des valeurs théoriques est une plage de données de même taille que la plage des données observées. Dans chaque case on y met : somme_colonne x somme_ligne / somme_plage. Par exemple, si nos données sont 3 tranches d'âge (en colonne) et 5 statuts (en ligne) en B2:D6, il faudra mettre en F2 (par exemple) : =SOMME(B$2:B$6)*SOMME($B2:$D2)/SOMME($B$2:$D$6) et recopier vers le bas et vers la droite jusqu'en H6. On vérifiera que les 2 plages ont le même effectif. Ensuite si TEST.KHIDEUX(Plage_réelle;Plage_attendue) inférieur à 0,05 (valeur couramment utilisée), les données (ou une seule série de données) ne suivent pas la même distribution. Par exemple les jeunes ou les cadres sont plus/moins souvent absents que les autres. A ce stade, un graphe en histogramme permet de valider/invalider l'idée de départ qu'il y avait peut être une différence.
Encore un truc. Les effectifs théoriques doivent être supérieurs à 5. Sinon il faut appliquer des corrections........ et ......... On peut aussi y remédier en refaisant les classes d'âge.
Ouf ! Est ce clair ? Nuit cordiale.
Trirème
bonjour trirème. merci de votre attention avec patrick en ce qui concerne mon problème lié à mon étude sur l'absentéisme ( publié hier le 19/05). Je vais tester la solution de patrick mais je ne suis pas sûre de m'en sortir (je crains que dans mon contexte ce ne soit pas une bonne piste à suivre) . tu avais pour ta part avancé une autre idéé ( une histoire de " khideux"). pourrait tu développer et m'expliquer un peu cette solution?
Bonsoir
En préambule, Clément a raison d'orienter les recherches vers le net...
ici un peu de théorie (c'est très pratique) :
http://www.apprendre-en-ligne.net/random/khideux.html
et là une application de la théorie... sans formule de khi-2 :
http://perso.wanadoo.fr/bernard.lefort/excel/excel.htm
Fin du préambule.
Malgré tout, cela ne dit pas comment faire le lien entre la théorie et
les 3 formules d'Excel qui en parlent ? Un coup d'oeil sur l'aide
d'Excel renforce la confusion (à mon idée). Et pourtant le test du
khi-deux est peut être le plus simple à effectuer sur Excel.
Le khi-deux permet de vérifier si des séries de données suivent une même
répartition (pas de différence, liaison, dépendance) ou diffèrent pour
une raison ou une autre (qui sera à expliquer)(indépendance).
Khi-deux est un nombre. Le test du khi-deux, c'est comparer ce nombre à
une borne. Cette borne est déterminée en fonction du nombre de lignes et
de colonnes de l'échantillon et d'un risque (probabilité) de se tromper
(en général 5%) que l'on accepte de prendre.
(1) La formule LOI.KHIDEUX(khi2_calculé;Degrés_de_liberté) donne la
probabilité (risque).
Si résultat inférieur à 0,05 (5%)==> khi2 trop élevé ==> il y a une
différence dans les séries (ou une seule série est différente).
Pour appliquer cette formule il faut calculer les arguments : khi2 et
degrés_de_liberté (voir aide Excel)
(2) La formule KHIDEUX.INVERSE(Risque_choisi;Degrés_de_liberté) donne la
valeur (la borne) à laquelle on compare le khi-deux calculé d'après nos
données.
Si khi-deux calculé supérieur à cette borne ==> khi2 trop élevé ==> il y
a une différence dans les séries (ou une seule série est différente).
(3) La formule TEST.KHIDEUX(Plage_réelle;Plage_attendue) donne aussi la
probabilité (risque).
Si résultat inférieur à 0,05 (5%)==> khi2 trop élevé ==> il y a une
différence dans les séries (ou une seule série est différente).
Cette fois on N'a ;-) pas besoin de calculer le khi-deux de nos données
par contre il faut fournir la matrice des valeurs théoriques.
(4) La matrice des valeurs théoriques est une plage de données de même
taille que la plage des données observées. Dans chaque case on y met :
somme_colonne x somme_ligne / somme_plage.
Par exemple, si nos données sont 3 tranches d'âge (en colonne) et 5
statuts (en ligne) en B2:D6, il faudra mettre en F2 (par exemple) :
=SOMME(B$2:B$6)*SOMME($B2:$D2)/SOMME($B$2:$D$6) et recopier vers le bas
et vers la droite jusqu'en H6. On vérifiera que les 2 plages ont le même
effectif.
Ensuite si TEST.KHIDEUX(Plage_réelle;Plage_attendue) inférieur à 0,05
(valeur couramment utilisée), les données (ou une seule série de
données) ne suivent pas la même distribution. Par exemple les jeunes ou
les cadres sont plus/moins souvent absents que les autres. A ce stade,
un graphe en histogramme permet de valider/invalider l'idée de départ
qu'il y avait peut être une différence.
Encore un truc. Les effectifs théoriques doivent être supérieurs à 5.
Sinon il faut appliquer des corrections........ et .........
On peut aussi y remédier en refaisant les classes d'âge.
Ouf !
Est ce clair ?
Nuit cordiale.
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bonjour trirème. merci de votre attention avec patrick en ce qui concerne mon
problème lié à mon étude sur l'absentéisme ( publié hier le 19/05). Je vais
tester la solution de patrick mais je ne suis pas sûre de m'en sortir (je
crains que dans mon contexte ce ne soit pas une bonne piste à suivre) . tu
avais pour ta part avancé une autre idéé ( une histoire de " khideux").
pourrait tu développer et m'expliquer un peu cette solution?
Bonsoir En préambule, Clément a raison d'orienter les recherches vers le net... ici un peu de théorie (c'est très pratique) : http://www.apprendre-en-ligne.net/random/khideux.html et là une application de la théorie... sans formule de khi-2 : http://perso.wanadoo.fr/bernard.lefort/excel/excel.htm Fin du préambule.
Malgré tout, cela ne dit pas comment faire le lien entre la théorie et les 3 formules d'Excel qui en parlent ? Un coup d'oeil sur l'aide d'Excel renforce la confusion (à mon idée). Et pourtant le test du khi-deux est peut être le plus simple à effectuer sur Excel.
Le khi-deux permet de vérifier si des séries de données suivent une même répartition (pas de différence, liaison, dépendance) ou diffèrent pour une raison ou une autre (qui sera à expliquer)(indépendance).
Khi-deux est un nombre. Le test du khi-deux, c'est comparer ce nombre à une borne. Cette borne est déterminée en fonction du nombre de lignes et de colonnes de l'échantillon et d'un risque (probabilité) de se tromper (en général 5%) que l'on accepte de prendre.
(1) La formule LOI.KHIDEUX(khi2_calculé;Degrés_de_liberté) donne la probabilité (risque). Si résultat inférieur à 0,05 (5%)==> khi2 trop élevé ==> il y a une différence dans les séries (ou une seule série est différente). Pour appliquer cette formule il faut calculer les arguments : khi2 et degrés_de_liberté (voir aide Excel)
(2) La formule KHIDEUX.INVERSE(Risque_choisi;Degrés_de_liberté) donne la valeur (la borne) à laquelle on compare le khi-deux calculé d'après nos données. Si khi-deux calculé supérieur à cette borne ==> khi2 trop élevé ==> il y a une différence dans les séries (ou une seule série est différente).
(3) La formule TEST.KHIDEUX(Plage_réelle;Plage_attendue) donne aussi la probabilité (risque). Si résultat inférieur à 0,05 (5%)==> khi2 trop élevé ==> il y a une différence dans les séries (ou une seule série est différente). Cette fois on N'a ;-) pas besoin de calculer le khi-deux de nos données par contre il faut fournir la matrice des valeurs théoriques.
(4) La matrice des valeurs théoriques est une plage de données de même taille que la plage des données observées. Dans chaque case on y met : somme_colonne x somme_ligne / somme_plage. Par exemple, si nos données sont 3 tranches d'âge (en colonne) et 5 statuts (en ligne) en B2:D6, il faudra mettre en F2 (par exemple) : =SOMME(B$2:B$6)*SOMME($B2:$D2)/SOMME($B$2:$D$6) et recopier vers le bas et vers la droite jusqu'en H6. On vérifiera que les 2 plages ont le même effectif. Ensuite si TEST.KHIDEUX(Plage_réelle;Plage_attendue) inférieur à 0,05 (valeur couramment utilisée), les données (ou une seule série de données) ne suivent pas la même distribution. Par exemple les jeunes ou les cadres sont plus/moins souvent absents que les autres. A ce stade, un graphe en histogramme permet de valider/invalider l'idée de départ qu'il y avait peut être une différence.
Encore un truc. Les effectifs théoriques doivent être supérieurs à 5. Sinon il faut appliquer des corrections........ et ......... On peut aussi y remédier en refaisant les classes d'âge.
Ouf ! Est ce clair ? Nuit cordiale.
Trirème
bonjour trirème. merci de votre attention avec patrick en ce qui concerne mon problème lié à mon étude sur l'absentéisme ( publié hier le 19/05). Je vais tester la solution de patrick mais je ne suis pas sûre de m'en sortir (je crains que dans mon contexte ce ne soit pas une bonne piste à suivre) . tu avais pour ta part avancé une autre idéé ( une histoire de " khideux"). pourrait tu développer et m'expliquer un peu cette solution?
