Analyse des données

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3. Hypothèses d'égalité des moyennes :

H0 : la moyenne des notes obtenues par les élèves des écoles de commerce est = (égale) à la moyennne des notes obtenues par les élèves des sciences appliquées.

H1 : la moyenne des notes obtenues par les élèves des écoles de commerce ≠ (diffère) de la moyenne des notes obtenues par les élèves des sciences appliquées.

4. Effectuer le test su SPSS :

Analyse => Comparer les moyennes => Test T pour échantillons indépendants => Variable à tester : Notes obtenus par les deux groupes lors des évaluations / Critère de regroupement qualitatif numérique : Le type des école => Définir les groupes: 1 et 2 => Poursuivre => Ok.

5. Analyse des résultats :

Tableau 1 - Statistiques du groupes :

Il nous indique le nombre des réponses valides, soit 14 => écoles des sciences appliquées et 16 => écoles de commerce.

Il affiche également la moyenne des notes de chaque groupe : 12,08 => élèves des écoles des sciences appliquées et 8,25 => élèves des écoles de commerce; soit un écart d'environ 3,75 quant à la moyenne des notes obtenus par les deux groupes lors des évaluations.

Tableau 2 - Test d'échantillons indépendants :

Tout d'abord, on vérifie l'hypothèse correcte quant à l'égalité des variances.

Pour l'hypothèse des variances égales, on a une p-value de 0,169 qui est > à alpha = 0,05

Ainsi on ne rejette pas H0 Et, on poursuit la comparaison des moyennes selon l'hypothèse des variances inégales.

On a alors : une p-value de 0,001 qui est *********************************************************************

Test approprié : ANOVA = Analyse des variances :

Application :

On fait surbir à des cadres intermédiaires de 3 grandes entreprises, ouvrant dans 3 secteurs différents, un test d'appréciation et d'évaluation de divers caractéristiques managériales et ceci à l'aide de tests et de simulations. Les résultats obtenus au test d'évaluation globale pour chaque groupe sont représentées dans le tableau suivant : TD_5_b.sav

La Démarche :

Test approrpié => Hypothèses d'égalité de variances => Hypothèses d'égalité de moyennes => Effectuer le test sur SPSS => Analyse des résultats.

1. Test approprié : Anova - Analyse des variances

Raisons :

- Variable Quantitative : le résultat d'appréciation au test pour tous les cadres

Variable Qualitative : le secteur industriel ( 1 : équipements et transport, 2: produits 3 : électriques, produits multimédias)

- On suppose que la distribution suit une loi normale et que le choix des échantillons est effectué aléatoirement.

- Nombre de groupe = 3 > 2.

2. Hypothèses d'égalité de variances :

H0 : la variance des résultats d'appréciation au test par les cadres du secteur d'équipements et transport est = à la variance des résultats d'appréciation au test par les cadres du secteur des produits électriques qui est = à la variance des résultats d'appréciation au test par les cadres du secteur des électriques et produits multimédias.

H0 : la variance des résultats d'appréciation au test par les cadres du secteur d'équipements et transport est ≠ à la variance des résultats d'appréciation au test par les cadres du secteur des produits électriques qui ≠ à la variance des résultats d'appréciation au test par les cadres du secteur des électriques et produits multimédias.

3. Hypothèses d'égalité de moyennes :

H0 : la moyenne des résultats d'appréciation au test par les cadres du secteur d'équipements et transport est = à la moyenne des résultats d'appréciation au test par les cadres du secteur des produits électriques qui est = à la moyenne des résultats d'appréciation au test par les cadres du secteur des électriques et produits multimédias.

H0 : la moyenne des résultats d'appréciation au test par les cadres du secteur d'équipements et transport est ≠ à la moyenne des résultats d'appréciation au test par les cadres du secteur des produits électriques qui ≠ à la moyenne des résultats d'appréciation au test par les cadres du secteur des électriques et produits multimédias.

4. Effectuer le test sur SPSS :

Analyse => Comparer les moyennes => Anova à 1 facteur => Liste variables dépendantes : Le résultat d'appréciation au test par tous les cadres et Critère : Secteur industriel => Options : Caractéristique : Test d'homogénéité de variances => Poursuivre => Ok.

5. Analyse de résultats :

Tableau 1 - Test d'homogénéité des variances

On a : p-value α = 0,05 Donc on rejette H0

Ainsi, les variances du secteur d'équipements et transport et la variance du secteur des produits électriques et la variance du secteur des produits multimédias ne sont pas égales.

Tableau 2 - Anova à 1 Facteur

Pvalue > 0,05 = On ne rejette pas H0 donc moyennes égales.

NB : en cas de moyennes ≠ on effectue le test post-hoc :

DUNCAN : variances égales TAMAHANE : variances inégales

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