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Statistiques







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Mathématiques statistiques
Tests non paramétriques
Test de rang ρ de Spearman




1. Définitions

Le paramètre ρ de Spearman est utilisé lorsque les données sont présentées sous la forme de rangs, ou de de classements.

Il permets de tester s'il existe une relation entre les caractères de deux séries statistiques à valeurs quantitatives.



2. La méthode

On fait les hypothèses suivantes:

• H0 : pas de relation entre les variables des deux séries.

• H1 : il y a une relation significative entre les variables des deux séries.


Pour une paire de séries de taille N, on calcul le ρ de Spearman selon les étapes suivantes:

1. On trie les scores de la première série X par ordre croissant,

2. On leur attribue un ordre de 1 à N,

3. On trie les scores de la deuxième série Y par ordre croissant,

4. On leur attribue un ordre de 1 à N,

5. On réecrit les scores de la deuxième série originale Y,

6. On leur attribue leurs rangs respectifs,

7. On fait donc correspondre les rang de X, obtenus en 2 à ceux de y obtenus en 6,

8. On calcule pour chaque paire (X,Y) la différence (di) entre ces derniers rangs de X et de Y,

9. On élève au carré les di,

10. On calcule la somme de ces différentces di2,

11. On calcule le coefficient de corrélation ρ de Spearman calculé ou observé ρobs selon la formule:

ρ obs = 1 - [6Σdi2/N(N2 - 1)]

12. pour un dll = N -1, au seuil α On utilise la table rs-de Spearman, ou un logiciel pour avoir le ρc critique,

13. Si le ρobs < ρc, alors on retient Ho; c'est-à-dire il n'y a pas de corrélation significative entre les deux scores.



3. Exemple

Deux séries de N = 8 caractères

X : 210, 205, 200, 195, 198, 202, 205, 196
Y : 196, 204, 203, 200, 196, 199, 197, 206

X : 195, 196, 198, 200, 202, 205, 205, 210
Rangs 1, 2, 3, 4, 5, 6.5, 6.5, 8

Y : 196, 196, 197, 199, 200, 203, 204, 206
Rangs 1 1 3, 4, 5, 6, 7, 8

Y : 196, 204, 203, 200, 196, 199, 197, 206
Rangs 1, 7, 6, 5, 1, 4, 3, 8

X Rangs 1 1 3, 4, 5, 6, 7, 8
Y Rangs 1, 7, 6, 5, 1, 4, 3, 8
d 0, -6, -3, -1, +4, +2 +4 0

Σdi2 = 0 + 36 + 9 + 1 + 16 + 4 + 16 + 0 = 82

ρ obs = 1 - (6 x 82/8(64 - 1)) =
1 - 0.98 = 0.024 .


Pour α = 0.05 et un N = 8, la table donne
ρcritique = 0.62.

ρ obs < ρcritique. On retient l'hypothèse Ho. Il n'y a donc pas de corrélation significative entre les deux scores.



Table de ρ de Spearman


test unilatéral
.05 .025 .01 .005
test bilatéral
n .10 .05 .02 .01
4 1.000
5 .900 1.000 1.000
6 .829 .886 .943 1.000
7 .714 .786 .893 .929
8 .643 .738 .833 .881
9 .600 .700 .783 .833
10 .564 .648 .745 .794
11 .536 .618 .709 .755
12 .503 .587 .671 .727
13 .484 .560 .648 .703
14 .464 .538 .622 .675
15 .443 .521 .604 .654
16 .429 .503 .582 .635
17 .414 .485 .566 .615
18 .401 .472 .550 .600
19 .391 .460 .535 .584
20 .380 .447 .520 .570
21 .370 .435 .508 .556
22 .361 .425 .496 .544
23 .353 .415 .486 .532
24 .344 .406 .476 .521
25 .337 .398 .466 .511
26 .331 .390 .457 .501
27 .324 .382 .448 .491
28 .317 .375 .440 .483
29 .312 .368 .433 .475
30 .306 .362 .425 .467
35 .283 .335 .394 .433
40 .264 .313 .368 .405
45 .248 .294 .347 .382
50 .235 .279 .329 .363
60 .214 .255 .300 .331
70 .190 .235 .278 .307
80 .185 .220 .260 .287
90 .174 .207 .245 .271
100 .165 .197 .233 .257


4. Utilisation du test t-Student

Le ρ de Spearman est lié au t de Student par la relation suite:

tobs = ρobs x √[(N - 2)/(1 - ρ2)]

On peut donc utiliser cette formule pour tester le hypothèses:

tobs = 0.024 x √[(8-2)/(1 - (0.024)2)] =
0.024 x √[6/(1 - (0.024)2)] = 0.059.

tobs = 0.059

Pour α = 0.05 (Donc P = 0.95) et un dll = N - 2 = 6, le logiciel t-Student donne tc = 1.94

tc = 1.94

tobs = 0.059 < tc = 1.94

On retient l'hypothèse Ho. Il n'y a donc pas de corrélation significative entre les deux scores.








Calculator

Student's t-Distribution Calculator



Entrer les caractères et les effectifs avec des virgules;
comme 1,2,3,4,5,6,7

t-Student: t
degré de liberté: n
probabilité F(t):



 
Résultat:










  


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