Statistical Models for Social Sciences

Les 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭𝐬 sont des tests statistiques utilisés pour 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐚𝐫𝐞𝐫 𝐝𝐞𝐬 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞𝐬 et vérifier si les différences observées sont 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐪𝐮𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐬𝐢𝐠𝐧𝐢𝐟𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬. 𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous feront plaisir. Voici les principaux types de 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭𝐬 selon la situation : 𝐓𝐞𝐬𝐭 𝐭 𝐝𝐞 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞 𝐬𝐮𝐫 𝐮𝐧 𝐞́𝐜𝐡𝐚𝐧𝐭𝐢𝐥𝐥𝐨𝐧 (𝐨𝐧𝐞-𝐬𝐚𝐦𝐩𝐥𝐞 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭) Objectif : comparer la moyenne d’un seul échantillon à une moyenne connue ou hypothétique. Exemple : tester si la taille moyenne des plantes de votre expérience est différente de la taille standard de 20 cm. 𝐓𝐞𝐬𝐭 𝐭 𝐝𝐞 𝐝𝐞𝐮𝐱 𝐞́𝐜𝐡𝐚𝐧𝐭𝐢𝐥𝐥𝐨𝐧𝐬 𝐢𝐧𝐝𝐞́𝐩𝐞𝐧𝐝𝐚𝐧𝐭𝐬 (𝐮𝐧𝐩𝐚𝐢𝐫𝐞𝐝 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭) Objectif : comparer les moyennes de deux groupes indépendants. Hypothèse : les groupes ne sont pas liés, avec variances égales ou non. Exemple : comparer le rendement moyen entre des plantes cultivées dans...

🔹 Objectif : Utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes indépendants. 🔹 Hypothèses : ✅ Les groupes sont non liés ✅ Les variances peuvent être égales ou inégales 🌾 Exemple : Comparer le rendement moyen des plantes cultivées dans le sol A vs. le sol B. 📌 Ce test permet de vérifier si la différence entre deux groupes est statistiquement significative ou simplement due au hasard. 💡 Un outil simple mais puissant, largement utilisé en agriculture, biologie et sciences sociales ! ________________________________________ Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓 avec vos amis et collègues ! Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciel et modèles statistiques, nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre formation en 𝙀𝙘𝙤𝙣𝙤𝙢é𝙩𝙧𝙞𝙚 𝙚𝙩 𝙏𝙚𝙘𝙝𝙣𝙞𝙦𝙪𝙚𝙨 𝙌𝙪𝙖𝙣𝙩𝙞𝙩𝙖𝙩𝙞𝙫𝙚𝙨 avec un accent sur l’IA : ________________________________________ #Statistiques #AnalyseDeDonnées ...

💡 Le nettoyage des données n’est pas une étape secondaire, c’est la base de toute analyse fiable . Sans données propres, même les modèles les plus sophistiqués échouent. ✨ Voici pourquoi : 1️ ⃣ 𝐀𝐦𝐞 ́ 𝐥𝐢𝐨𝐫𝐞 𝐥𝐚 𝐩𝐫𝐞 ́ 𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 → évite les conclusions erronées 2️ ⃣ 𝐄 ́ 𝐯𝐢𝐭𝐞 𝐥𝐞𝐬 𝐠𝐚𝐬𝐩𝐢𝐥𝐥𝐚𝐠𝐞𝐬 → gain de temps et d’énergie 3️ ⃣ 𝐑𝐞𝐧𝐝 𝐥𝐞𝐬 𝐦𝐨𝐝𝐞 ̀ 𝐥𝐞𝐬 𝐩𝐥𝐮𝐬 𝐩𝐞𝐫𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐧𝐭𝐬 → meilleure précision et généralisation 4️ ⃣ 𝐅𝐚𝐢𝐭 𝐠𝐚𝐠𝐧𝐞𝐫 𝐝𝐮 𝐭𝐞𝐦𝐩𝐬 → moins de corrections coûteuses plus tard 5️ ⃣ 𝐀𝐦𝐞 ́ 𝐥𝐢𝐨𝐫𝐞 𝐥𝐚 𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞 𝐝𝐞 𝐝𝐞 ́ 𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 → des insights fiables pour des choix sûrs 6️ ⃣ 𝐑𝐞 ́ 𝐝𝐮𝐢𝐭 𝐥𝐞𝐬 𝐛𝐢𝐚𝐢𝐬 → analyse juste et cohérente 🚀 En bref, des données propres = une science des données puissante et crédible . ________________________________________ Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 ...

Les GLMM (General Linear Mixed Models) sont des outils statistiques puissants permettant d’analyser des données complexes lorsqu’il existe à la fois : ✔ 𝐄𝐟𝐟𝐞𝐭𝐬 𝐟𝐢𝐱𝐞𝐬 : facteurs principaux d’intérêt, constants pour tous les groupes. ✔ 𝐄𝐟𝐟𝐞𝐭𝐬 𝐚𝐥𝐞 ́ 𝐚𝐭𝐨𝐢𝐫𝐞𝐬 : variations dues aux niveaux de regroupement. ✔ 𝐕𝐚𝐫𝐢𝐚𝐛𝐥𝐞 𝐝𝐞 𝐫𝐞 ́ 𝐩𝐨𝐧𝐬𝐞 : qu’elle soit continue ou discrète. 🌿 Exemples d’application : Mesurer la croissance d’une plante au fil du temps. Analyser le rendement agricole sur des parcelles imbriquées. Étudier les niveaux de nutriments du sol à travers différentes fermes. 👉 Les GLMM permettent ainsi de mieux modéliser la variabilité réelle et d’obtenir des résultats fiables dans des contextes complexes. ________________________________________ Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓 avec vos amis et collègues ! Po...

Le Modèle Linéaire Hiérarchique (HLM) , aussi appelé modèle multiniveaux ou effets mixtes , est une méthode statistique puissante utilisée lorsque les données sont imbriquées : 👩 ‍ 🎓 étudiants dans des classes 🏥 patients dans des hôpitaux 🌱 plantes dans des champs ✨ 𝐏𝐨𝐮𝐫𝐪𝐮𝐨𝐢 𝐮𝐭𝐢𝐥𝐢𝐬𝐞𝐫 𝐥𝐞 𝐇𝐋𝐌 ? Il permet d’analyser les données à plusieurs niveaux et d’éviter des résultats biaisés : Niveau 1 : Données individuelles (ex. performance d’un étudiant) Niveau 2 : Données de groupe (ex. environnement de la classe) ✅ 𝐀𝐯𝐚𝐧𝐭𝐚𝐠𝐞𝐬 𝐜𝐥 é 𝐬 : ✔ Modélise les effets fixes et aléatoires ✔ Capture la variabilité à l’intérieur et entre les groupes ✔ Réduit les erreurs en respectant la structure des données ________________________________________ Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓 avec vos amis et collègues ! Pour mieux ...

Les statistiques hautement dimensionnelles apparaissent lorsque nous avons plus de variables que d’observations (p > n). Un phénomène courant en données omiques, en analyse d’images et en deep learning. 𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous feront plaisir. Les défis majeurs : • Risque de surapprentissage (overfitting) • Bruit et variables non pertinentes • Complexité computationnelle élevée Les solutions clés : • Régularisation • Réduction de dimension • Techniques de sélection de variables Comprendre et maîtriser ces méthodes est essentiel pour transformer les données complexes en insights fiables. ________________________________________ ________________________________________ Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓 avec vos amis et collègues ! Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciel et modèles statistiques, nous vous invitons à prendre part à la prochaine...