📊 𝓒𝓸𝓶𝓶𝓮𝓷𝓽 𝓵𝓲𝓻𝓮 𝓾𝓷 𝓽𝓪𝓫𝓵𝓮𝓪𝓾 𝓭'𝓐𝓝𝓞𝓥𝓐 ?

Vous êtes déjà tombé sur un tableau ANOVA et vous vous êtes senti perdu ? 🤔

Décortiquons-le étape par étape !

𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous feront plaisir.

✅ 𝓔́𝓵𝓮́𝓶𝓮𝓷𝓽𝓼 𝓬𝓵𝓮́𝓼 :

1️⃣ Source – Les facteurs testés (ex. : Attractivité, Engagement, Interaction).

2️⃣ SS (Somme des carrés) – Variation expliquée par chaque facteur.

3️⃣ df (degrés de liberté) – Liés à la taille de l’échantillon et aux groupes.

4️⃣ MS (Moyenne des carrés) – Variation moyenne (SS ÷ df).

5️⃣ F-value – Statistique de test. Plus le F est grand, plus l’effet est probable.

6️⃣ p-value – Indique si l’effet est significatif (p < 0,05 = significatif).

📌 𝓔𝔁𝓮𝓶𝓹𝓵𝓮 𝓭’𝓲𝓷𝓽𝓮𝓻𝓹𝓻𝓮́𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 :

• Attractivité : F(1,196) = 5,74 ; p = 0,018 → Significatif ✔

• Engagement : F(1,196) = 13,19 ; p < 0,001 → Très significatif ✔✔

• Interaction (Attractivité × Engagement) : F(1,196) = 20,63 ; p < 0,001 → Effet très fort 🚀

✨ 𝓐̀ 𝓻𝓮𝓽𝓮𝓷𝓲𝓻 :

✔ Les deux facteurs comptent individuellement.

✔ L’interaction montre que l’effet de l’un dépend de l’autre.

👉 Ne vous arrêtez pas aux effets principaux — vérifiez toujours les interactions !

________________________________________

________________________________________

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

________________________________________

#Statistiques #ANOVA #AnalyseDeDonnées #Recherche #DataScience