Statistical Models for Social Sciences

Avant d’appliquer un test statistique, il faut d’abord répondre à une question simple : Quel type de variable suis-je en train d’analyser ? C’est là qu’interviennent les échelles de mesure. Elles permettent de savoir si une variable peut être seulement classée, ordonnée, comparée ou utilisée dans des calculs avancés. Nominale : les données sont des catégories sans ordre. Exemple : sexe, groupe sanguin, département. Ordinale : les données peuvent être classées selon un ordre. Exemple : niveau de satisfaction, rang, niveau d’étude. Intervalle : les écarts entre les valeurs sont égaux, mais le zéro n’est pas absolu. Exemple : température en °C, score de QI. Ratio : les écarts sont égaux et le zéro représente une absence réelle. Exemple : âge, revenu, poids, distance. À retenir : plus l’échelle est riche, plus les analyses statistiques possibles sont avancées. Un bon analyste ne choisit pas un test au hasard. Il commence toujours par identifier correctement la nature de ses variables...

En analyse statistique, il est fréquent de vouloir savoir si deux variables qualitatives sont réellement associées ou si la relation observée est simplement due au hasard. Lorsque les effectifs sont faibles, le Test Exact de Fisher devient l’un des outils les plus fiables pour répondre à cette question. 🎯 Qu’est-ce que le Test Exact de Fisher ? Le Test Exact de Fisher est un test statistique utilisé pour analyser les relations entre deux variables qualitatives dans un tableau de contingence 2×2 . Son objectif est simple : 👉 Déterminer si l’appartenance à un groupe influence réellement un résultat observé. Par exemple : Traitement A vs Traitement B Succès vs Échec Homme vs Femme Exposé vs Non exposé 🧮 Comment fonctionne-t-il ? Contrairement au test du Khi-deux qui repose sur une approximation statistique, le Test Exact de Fisher calcule la probabilité exacte d’obtenir les résultats observés sous l’hypothèse d’absence d’association. Le principe cons...

Choisir une taille d’échantillon ne consiste pas à appliquer une formule au hasard. Chaque méthode répond à un contexte de recherche particulier. 1. Formule de Cochran Idéale pour les grandes populations et les études basées sur les proportions. 2. Formule de Slovin Méthode simple utilisée lorsque la taille de la population est connue et qu’une estimation rapide est nécessaire. 3. Analyse de puissance (Power Analysis) Permet de déterminer le nombre minimal d’observations nécessaires pour détecter un effet statistiquement significatif. 4. Table de Krejcie et Morgan Référence pratique fournissant directement des tailles d’échantillon selon la population étudiée. 5. Méthode de l’intervalle de confiance Calcule l’échantillon nécessaire pour atteindre un niveau de précision et une marge d’erreur donnés. 6. Règle empirique (Rule of Thumb) Basée sur des recommandations générales lorsque peu d’informations sont disponibles. 7. Étude pilote (Pilot Study) Utilise les résultats d’une enquê...