Bonjour.  
 
Alors j'ai un soucis dont je ne trouve pas la réponse après des heures de recherche sur le net. J'en ai parlé à mon homme qui est un fervant lecteur de hfr et qui m'a dit "poste sur hfr, il y aura sûrment quelqu'un pour te répondre".  
 
Donc me voici.
 
J'ai une série de 9 valeurs moyenne de taux de carbone par site (t/ha) pour neuf sites donc. Voici le tableau:
 
Site Mean carbon stock (t.ha-1)
1 0,36
2 3,19
3 0,86
4 0,55
5 0,24
6 0,35
7 1,4
8 2,95
9 2
 
Mon but est de démontrer que la différence entre les différentes valeurs n'est pas significative.  
 
Je me souviens qu'il y a une histoire de [somme d'((écarts à la moyenne)² divisé par la moyenne )]
ça, ça donne un chiffre (ici: 7,9).
 
Mon hypothèse Ho est "il n'y a pas d'écart significatif à la moyenne" (ici: 1,32)
 
Et celle que vous attendez tous, MA question est:
C'est quoi le test statistique que je dois utiliser dans un cas comme ça?    
 
J'ai appliqué le chi2 en considérant que la moyenne corespondait à la valeur théorique attendue (dans ce cas, Ho est rejetée) mais je sais pas torp si j'ai vraiment le droit de faire ça.
 
Quelqu'un pourrait-il m'éclairer?    
 
Je sais qu'il existe aussi student et fischer, peut-être ils seraient mieux adaptés?
 
Merci beaucuoup pour vos réponses!    
 

Peux tu démontrer que toutes ces valeurs sont égales ?
Dans ce cas tu peux faire un test de Fischer qui teste l'hypothèse que la moyenne de chaque "groupe" est égale..

(oups ce sujet est un peu vieux...)

Je pense ( peut etre que je me trompe...) que tu dois suivre ce chemin.
 
 
En premier lieu, tu dois verifier la normalite des echantillons ( test de kolmorov qui te donnera une valeur de p,)  
 
 
si cette valeur est superieure a 0.05 ( test parametrique )
 
tu dois verifier l'homoscedasticité ( test de levene) qui te donnera encore une valeur de p
si cette valeur est superieur a 0.05, tu utilise analyse de variance (anova) qui te donnera un sig, si inferieur a 0.05.. c'est significatif ----Post hoc t de sheffe ( echantillon comparée chacun avec chacun qui donne une valeur de p, si superieur a 0.05 non significatif
 
si cette valeur est inferieur a 0.05
 
tu dois faire l'analyse de variance kuskall-wallis---->post-hoc mann et whitney avec reevaluation du seuil de signification.  chaque echantillon sera evaluer avec un autre, et donnera une valeur de p si elle est sup a 0.05, la diff est non signifacative

Bonjour à tous,  
 
Dans le cadre d'un mémoire (de finance), j'effectue une étude sur un échantillon de 40 sociétés. Je m'intéresse à une dizaine de variables, collectées sur cinq années successives.  
 
L'analyse des données doit être faite à l'aide d'une méthode que je n'ai pas personnellement choisie, puisqu'elle est celle d'un article qui me sert de "guide" pour la réalisation de mon propre mémoire. La technique statistique utilisée n'y est pas explicitement décrite et je suis... à la rue, malgré quelques recherches préalables à mon post.  
 
Venons-en à la chose elle-même: "Fixed-effects regression"    
 
Présentement, j'ai collecté toutes les informations, elles sont, me semble-t-il, prêtes à être traiter. Je dispose d'Excel et d'une version d'essai de SPSS (PASW Statistics 17).  
 
Et je dois réalisé une "fixed-effects regression" (une ANOVA à mesure répétées ?), et c'est là que je bloque.  
 
Auriez-vous, au choix: des conseils ? Des liens internet à proposer pour me guider ? Des tutoriels bien faits ?  
 
Merci !
 
Reeene

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