Détermination de la signification statistique à l'aide d'un test Z : 10 étapes

2024 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-30 09:07

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Objectif: dans ce instructable, vous apprendrez comment déterminer s'il existe une signification statistique entre deux variables en ce qui concerne un problème de travail social. Vous utiliserez un test Z pour déterminer cette signification.

Durée: 10-15 minutes, 10 étapes

Fournitures: Ustensile d'écriture, papier et calculatrice

Niveau de difficulté: Aura besoin d'une compréhension de base de l'algèbre

Termes (par ordre alphabétique):

Moyenne calculée - La moyenne des valeurs telles que déterminées par le testeur

Taille de la population - Dans les statistiques, tous les individus, objets ou événements qui répondent aux critères d'étude

Hypothèse nulle - La déclaration qu'il n'y a pas de relation entre deux variables d'intérêt

Niveau de rejet – Niveau de probabilité sélectionné auquel l'hypothèse nulle est rejetée

Bilatéral - la relation entre les variables va dans les deux sens, ce qui signifie que le test détermine s'il existe une variable qui a un effet global sur l'autre variable. Ex. Parmi les travailleurs sociaux médicaux, les femmes et les hommes différeront dans leurs niveaux de satisfaction au travail

Unilatéral - la relation entre la variable est dans une direction spécifique. Ex. Les travailleuses sociales médicales auront des niveaux de satisfaction au travail plus élevés que les travailleurs sociaux médicaux masculins

Importance statistique – Il est jugé trop improbable que cela se soit produit en raison d'une erreur d'échantillonnage

Moyenne vraie/prévue – La moyenne d'origine des valeurs

Vrai écart-type – Dans quelle mesure un ensemble de valeurs varie; nous permet de déterminer la probabilité qu'une valeur spécifique soit obtenue en effectuant un test Z

Z-score - Une mesure du nombre d'écarts-types en dessous ou au-dessus de la population signifie qu'un score est

Test Z - Une procédure de test d'hypothèse utilisée pour décider si les variables ont une signification statistique

Tableau Z - Un tableau utilisé dans le calcul de la signification statistique

Étape 1: Lisez le problème suivant

Je suis intéressé à étudier l'anxiété chez les étudiants qui étudient pour les mi-sessions. Je sais que la vraie moyenne sur l'échelle d'anxiété de tous les étudiants est de 4 avec un véritable écart type de 1. J'étudie un groupe de 100 étudiants qui étudient pour les mi-sessions. Je calcule une moyenne pour ces élèves sur cette échelle de 4,2. (Remarque: scores plus élevés = anxiété plus élevée). Le niveau de rejet est de 0,05. Y a-t-il une différence statistiquement significative entre la population étudiante générale et les étudiants qui étudient à mi-parcours sur cette échelle ?

Étape 2: Identifier

une. La vraie moyenne (moyenne attendue)

b. Le véritable écart type de la population

c. La moyenne calculée (moyenne observée)

ré. La taille de la population

e. Le niveau de rejet

Étape 3: utilisez la formule suivante pour trouver le « z-score »

z = (moyenne observée-moyenne attendue)

(écart type/√taille de la population)

Étape 4: soustrayez le niveau de rejet de "1"

Notez cette valeur

Étape 5: Test bilatéral ou unilatéral ?

Pour les définitions et les exemples de test bilatéral et unilatéral, reportez-vous au début de l'instructable à la section intitulée: « Termes »

Notez si le test est bilatéral ou unilatéral.

Étape 6: Étape supplémentaire pour le test bilatéral

Si le test est unilatéral, laissez le nombre calculé à l'étape 3 tel quel. Si c'est bilatéral, divisez par deux la valeur que vous avez calculée à l'étape 3.

Notez ce numéro.

Étape 7: Utilisez la table Z

Accédez à la table Z, qui est la première table sous cette étape. En utilisant le nombre que vous avez noté à l'étape 6, trouvez-le au centre du tableau. Une fois que vous avez trouvé le nombre au centre, utilisez la colonne la plus à gauche et la rangée du haut pour déterminer la valeur.

Écrivez la valeur. Pour plus d'instructions sur la recherche de cette valeur, voici un exemple d'utilisation de la table z:

Si votre nombre était « 0,0438 » calculé à l'étape 6, comme indiqué dans la section transversale de la colonne 3 et de la ligne 3 de l'extrait de la table z, votre valeur serait de 0,11. La colonne la plus à gauche du tableau a la valeur de la première décimale. La ligne du haut contient la valeur de la deuxième décimale. Voir la deuxième image d'un extrait de la table z pour un exemple.

Étape 8: rejeter l'hypothèse nulle ou ne pas rejeter l'hypothèse nulle

Comparez le nombre que vous avez trouvé à l'étape 7 avec le nombre que vous avez calculé à la question 3 pour déterminer si vous devez rejeter l'hypothèse nulle ou si vous ne rejetez pas l'hypothèse nulle.

Notez le numéro de l'étape 3 Notez le numéro de l'étape 7

Si le nombre que vous avez calculé à l'étape 7 est inférieur au nombre que vous avez calculé à l'étape 3, vous devez rejeter l'hypothèse nulle. Si le nombre que vous avez calculé à l'étape 7 est supérieur au nombre que vous avez calculé à l'étape 3, vous ne rejetez pas l'hypothèse nulle

Rejeter l'hypothèse nulle ou ne pas rejeter l'hypothèse nulle ?

Étape 9: Déterminer l'importance statistique

Si vous rejetez l'hypothèse nulle, alors il y a une signification statistique entre les variables. Si vous ne rejetez pas l'hypothèse nulle, il n'y a pas de signification statistique entre les variables.

Notez s'il y a ou s'il n'y a pas de signification statistique

Étape 10: Vérifiez vos réponses

• Étape 3: 2
• Étape 5: Bilatéral
• Étape 6: 0,475
• Étape 7: 1,96
• Étape 8: Puisque 1,96 < 2, vous devez rejeter l'hypothèse nulle
• Étape 9: Il y a une signification statistique