Test du signe binomial

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.

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 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.

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.

La première étape consiste à identifier si les valeurs/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.

• 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.

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.

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.

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.

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 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.

Comment faire un test de signes en psychologie ?

Pour récapituler simplement, les étapes du test des signes sont les suivantes :

1. 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.
2. Calcule S (la taille la moins fréquente) et identifie N (le nombre de participants, sans compter ceux qui n'ont montré aucune différence).
3. 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.

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.