Rechercher, vérifier et écrire
Calculateurs statistiques
Calculez localement des valeurs p, des estimations de taille d'échantillon et des intervalles de confiance courants, avec les entrées visibles.
Calculateurs statistiques est un brouillon de calcul pour un résultat que vous devez vérifier en écrivant. Il garde les hypothèses et les entrées à côté de la réponse, et le calcul reste sur votre appareil.
Calculateurs disponibles
Section intitulée « Calculateurs disponibles »Valeur p
Section intitulée « Valeur p »Calculez une valeur p unilatérale supérieure ou bilatérale à partir de :
- d’une statistique t et des degrés de liberté ;
- d’une statistique z ;
- d’une statistique du khi-carré et des degrés de liberté.
Le calculateur part d’une statistique de test. Il ne choisit pas un test statistique à partir des données brutes.
Taille d’échantillon
Section intitulée « Taille d’échantillon »Estimez une taille d’échantillon pour une proportion à partir de la proportion attendue, de la marge d’erreur et du niveau de confiance. Ajoutez une taille de population finie quand l’échantillonnage se fait sans remise dans une population connue.
Intervalle de confiance
Section intitulée « Intervalle de confiance »Calculez un intervalle t pour une moyenne à partir de la moyenne, de l’écart type et de la taille d’échantillon, ou un intervalle de score de Wilson pour une proportion à partir des succès et de la taille d’échantillon.
Effectuer un calcul
Section intitulée « Effectuer un calcul »- Ouvrez Calculateurs statistiques, ou exécutez
/stats. - Choisissez Valeur p, Taille d’échantillon ou Intervalle.
- Saisissez les valeurs et sélectionnez la méthode ou le côté.
- Choisissez Calculer.
- Copiez le résultat avec ses entrées, puis consignez la méthode dans le manuscrit.
Par exemple, une proportion de 81 succès sur 100 observations utilise un intervalle de Wilson plutôt que le raccourci fragile p ± 1.96 × SE.
Ce que le calculateur ne sait pas
Section intitulée « Ce que le calculateur ne sait pas »Il ne peut pas évaluer l’indépendance, le biais d’échantillonnage, l’ajustement du modèle, les données manquantes, les comparaisons multiples, la puissance d’un plan complexe, ni la justification d’un test unilatéral avant d’avoir vu le résultat. Il ne remplace pas non plus un code d’analyse qui doit être conservé pour la reproductibilité.
Pour un espace de travail d’analyse complet, consultez Analyse de données.