- Nous commencerons par aborder les tests de signes binomiaux en psychologie.
- Nous explorerons ensuite les hypothèses du test du signe binomial.
- Nous explorerons ensuite quelques exemples de tests du signe binomial pour apprendre comment la statistique peut être calculée. Ici, le tableau de signification du test du signe binomial sera fourni afin que tu puisses comprendre à quoi il ressemble et comment il peut être interprété.
- Enfin, nous apprendrons les avantages et les inconvénients de l'utilisation de ce test.
Psychologie du test du signe binomial
Lorsque tu analyses ton ensemble de données, tu dois savoir quel test tu vas utiliser en fonction de ce que les données te disent initialement ; cela prend également en compte la façon dont tes informations sont distribuées. Ainsi, tu peux déclarer en toute confiance si tes résultats sont significatifs ou non.
Le test binomial des signes est également appelé test des signes, un test statistique utilisé pour tester la probabilité de deux résultats.
Par exemple, le test du signe binomial peut permettre d'identifier la probabilité de réussite ou d'échec des personnes dans le cadre d'interventions planifiées en matière de régime alimentaire.
Ce test est un test non paramétrique dans lequel les données recueillies auprès des deux groupes n'ont pas besoin d'être normalement distribuées.
Hypothèses du test binomial des signes
Les hypothèses du test binomial des signes sont les suivantes :
Il doit être utilisé lorsqu'il s'agit de tester une différence entre des valeurs.
Le test statique compare des données nominales.
L'expérience doit utiliser un plan apparenté (mesures répétées ou plan à paires appariées).
Ce test s'appuie sur des comparaisons, qui peuvent provenir du même participant ou de participants différents tant qu'il est acceptable de les comparer, comme les recherches qui utilisent un plan de paires appariées.
Données non normales - les données des participants ne doivent pas être réparties de manière égale.
Le test paramétrique équivalent doit être utilisé si les points de données sont normalement distribués.
Le test binomial des signes et les hypothèses
Le test binomial des signes est utile car il permet d'identifier quelle hypothèse doit être acceptée lorsqu'on effectue des analyses sur des données non normalement distribuées. Ce processus est connu sous le nom de test d'hypothèse.
Si des résultats significatifs sont trouvés, l'hypothèse alternative peut être acceptée et l'hypothèse nulle doit être rejetée.
Si l'analyse révèle des résultats non significatifs, l'hypothèse alternative doit être rejetée et l'hypothèse nulle doit être acceptée.
On parle d'hypothèse nulle lorsqu'un chercheur propose qu'il n'y aura pas de différence avant et après l'intervention.
L'hypothèse alternative est celle où un chercheur prédit qu'il s'attend à observer une différence avant et après l'intervention.
Exemple de test des signes binomial
L'exemple du test du signe binomial met en évidence la façon dont le test du signe binomial peut être calculé.
Les chercheurs ont proposé et conçu une expérience pour tester l'hypothèse bilatérale suivante - il y aura une différence dans le poids des participants avant et après le programme de régime adapté.
La première étape consiste à identifier si les valeurs/scores ont augmenté ou diminué après l'intervention.
| Poids avant l'intervention | Poids après l'intervention | Différence | |
| Participant 1 | 65 | 68 | + |
| Participant 2 | 72 | 70 | - |
| Participant 3 | 83 | 82 | - |
| Participant(e) 4 | 72 | 68 | - |
| Participant(e) 5 | 81 | 77 | - |
| Participant(e) 6 | 69 | 67 | - |
| Participant(e) 7 | 73 | 69 | - |
| Participant(e) 8 | 70 | 73 | + |
| Participant 9 | 75 | 70 | - |
| Participant 10 | 72 | 72 | 0 |
Tu n'as pas besoin de calculer la différence entre les groupes ; il te suffit d'attribuer correctement le signe + ou -. Le signe indique si les scores ont augmenté ou diminué après l'intervention.
La variance de la distribution binomiale
La deuxième étape consiste à calculer le nombre de participants qui ont pris du poids (+) et ceux qui en ont perdu (-). Au cours de cette étape, ceux qui n'ont montré aucune différence (0) doivent être ignorés.
Dans ce scénario de recherche :Deux participants ont pris du poids (+)
Sept participants ont perdu du poids (-)
Un participant n'a présenté aucune différence de poids (0). Par la suite, ce participant ne sera plus inclus dans l'analyse.
Dans la troisième étape, la valeur S doit être calculée, et N doit également être identifié.
La valeur S est le signe le moins fréquent lorsque la différence (signe) est calculée avant et après l'intervention, et N est le nombre de participants inclus dans l'analyse.
Dans ce scénario de recherche :
- Le signe positif est le moins fréquent, car il y en a deux. Par conséquent, la valeur S est de deux.
- S = 2
- Il y avait neuf participants parce que sept participants pesaient moins après l'intervention, et deux avaient une augmentation de poids. Le participant qui n'a montré aucune différence n'a pas été inclus dans l'analyse ; il n'a donc pas été ajouté lors du calcul de la valeur N.
- N = 9
Test d'hypothèse pour les proportions à l'aide de la distribution binomiale
Dans la dernière étape du calcul du test de signe binomial, la valeur S doit être comparée à la valeur critique.
La valeur critique est une valeur statistique utilisée pour déterminer si une hypothèse doit être acceptée ou rejetée.
Tu dois consulter le tableau de signification d'un test des signes binomialpour trouver la valeur critique. Le niveau de signification et le nombre de participants testés dans l'analyse déterminent la valeur critique. Si tu regardes le tableau des valeurs critiques d'un test des signes binomial, tu peux voir que N peut être comparé à 0,05 ou 0,01. Cette valeur est la valeur de signification.
La valeur de signification(p) est la probabilité que la valeur critique résulte d'une erreur/du hasard.
Une valeur de signification de 0,05 signifie qu'il y a 5 % de chances que les résultats soient dus au hasard. En outre, une valeur p de 0,01 représente 1 % de chances que les résultats soient dus au hasard.
Lorsqu'on te demandera de calculer un test de signe binomial dans ton examen, on te donnera le niveau de signification.
Le but des analyses statistiques est d'identifier si les calculs sont significatifs. Si les résultats sont significatifs, alors l'hypothèse alternative peut être acceptée.
Dans le test des signes binomiaux, pour que la valeur S soit significative, elle doit être égale ou inférieure à la valeur critique.
Dans ce scénario de recherche :
S = 2
N = 9
p = .05
La valeur critique est de 1
Dans cet exemple, la valeur S (2) est supérieure à la valeur critique (1). Par conséquent, la différence entre les participants avant et après l'intervention n'est pas significative. S (2) > Valeur critique (1). Le chercheur rejettera l'hypothèse alternative et acceptera l'hypothèse nulle.
L'hypothèse nulle dans ce scénario de recherche est qu'il n'y aura pas de différence significative entre le poids des participants avant et après l'intervention diététique. Le chercheur peut affirmer avec une certitude de 95 % que les résultats ne sont pas significatifs.
La certitude de 95 % provient du calcul de la probabilité à partir des résultats de signification de 0,05 rapportés.
Comment faire un test de signes en psychologie ?
Pour récapituler simplement, les étapes du test des signes sont les suivantes :
- Calcule et attribue s'il y a une plus grande (+) ou une plus petite (-) différence de valeurs dans les deux conditions. Identifie le nombre de participants pour chaque + et -, mais ignore ceux qui n'ont montré aucune différence.
- Calcule S (la taille la moins fréquente) et identifie N (le nombre de participants, sans compter ceux qui n'ont montré aucune différence).
- Enfin, compare la valeur S à la valeur critique.
Tableau de signification du test des signes binomial
Le tableau montre un tableau de signification du test des signes binomial.
Pour trouver la valeur critique, tu dois chercher le nombre correspondant au nombre de participants utilisés dans l'analyse (N) par rapport à la valeur de signification (p) calculée dans l'analyse.
| N | .05 | .01 |
| 5 | 0 | - |
| 6 | 0 | 0 |
| 7 | 0 | 0 |
| 8 | 1 | 0 |
| 9 | 1 | 1 |
| 10 | 1 | 1 |
| 11 | 2 | 1 |
| 12 | 2 | 2 |
| 13 | 3 | 2 |
| 14 | 3 | 2 |
Si l'on te demande de calculer le test du signe binomial, le tableau de signification du test du signe binomial te sera donné.
Le test du signe binomial en psychologie : Avantages et inconvénients
Les avantages du test du signe binomial sont :
Lorsque les chercheurs collectent des données, il n'est pas toujours possible de collecter des données à partir d'un échantillon normalement distribué.
Les chercheurs peuvent calculer statistiquement si l'hypothèse nulle ou alternative doit être acceptée.
Cependant, l'inconvénient de ce test est le suivant :
- Le test des signes est non paramétrique. Les tests non paramétriques sont moins puissants que leurs alternatives paramétriques parce que les tests non paramétriques utilisent moins d'informations dans leurs calculs, telles que les informations de distribution, ce qui les rend moins sensibles.
Test du signe binomial - Principaux enseignements
- Le test du signe binomial est un test statistique utilisé pour vérifier la probabilité qu'un événement se produise.
- Le test du signe binomial est une forme de test non paramétrique. Il peut être utilisé pour tester une différence entre des valeurs et utilise un modèle apparenté (mesures répétées ou paires appariées). Il transforme les valeurs en données nominales.
- Un tableau de signification du test binomial des signes est nécessaire pour calculer le test binomial des signes ;
- Ce tableau identifie si la valeur S calculée est significative en la comparant à une valeur critique.
- Le nombre de participants utilisés dans l'analyse (N) et la valeur de signification (p) calculée au cours des analyses déterminent la valeur critique.
- Un avantage du test binomial des signes est qu'il permet aux chercheurs de déterminer quelle hypothèse doit être acceptée lorsque les données ne sont pas distribuées de façon normale.
- L'inconvénient du test binomial des signes est qu'il est considéré comme moins puissant que son alternative paramétrique.
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