Comment rapporter les résultats des tests du chi carré dans le style APA : un guide étape par étape

Dans cet article, nous vous expliquons comment rapporter les résultats du test du chi carré, y compris les composants essentiels tels que la statistique du chi carré (χ²), les degrés de liberté (df), la valeur p et la taille de l'effet., s'aligner sur les lignes directrices établies en matière de clarté et de reproductibilité.

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Introduction

Le Test d'indépendance du chi carré est une pierre angulaire dans le domaine de l'analyse statistique lorsque les chercheurs cherchent à examiner les associations entre les variables catégorielles. Par exemple, dans la recherche sur les soins de santé, elle pourrait être utilisée pour déterminer si le statut tabagique est indépendant du cancer du poumon incidence au sein d'un groupe démographique particulier. Cette technique statistique permet de déchiffrer les subtilités des fréquences ou des proportions dans différentes catégories, fournissant ainsi des conclusions solides sur la présence ou l'absence d'associations significatives.

Conforme à la Lignes directrices de l'American Psychological Association (APA) Les rapports statistiques renforcent non seulement la crédibilité de vos résultats, mais facilitent également la compréhension auprès d'un public diversifié, qui peut inclure des universitaires, des professionnels de la santé et des décideurs politiques. Le respect du style APA est impératif pour garantir que la rigueur statistique et les nuances du test du chi carré sont communiquées de manière efficace et sans équivoque.

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Temps forts

• Le test du chi carré évalue les relations entre les variables catégorielles.
• La déclaration du chi carré, des degrés de liberté, de la valeur p et de l'ampleur de l'effet améliore la rigueur scientifique.
• Une valeur p inférieure au niveau de signification (généralement 0.01 ou 0.05) signifie une signification statistique.
• Pour les tableaux de taille supérieure à 2 × 2, utilisez des résidus ajustés ; Les seuils de 5% sont de -1.96 et +1.96.
• Le V et le Phi de Cramer mesurent la taille et la direction de l'effet.

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Guide de déclaration des résultats des tests du chi carré

1. Énoncer le but du test du chi carré

Avant d'entrer dans les détails du test du chi carré, décrivez clairement les question de recherche vous avez pour objectif de répondre. La question de recherche guidera votre analyse et consiste généralement à étudier la manière dont certaines variables catégorielles pourraient être liées les unes aux autres.

Une fois que vous avez une question de recherche bien formulée, vous devez énoncez clairement votre hypothèse. L’hypothèse prédira ce que vous vous attendez à trouver dans votre étude. Le chercheur doit avoir une compréhension claire des hypothèses nulles et alternatives. Ces hypothèses fonctionnent comme l’épine dorsale de l’analyse statistique, fournissant le cadre d’évaluation des données.

2. Taille et caractéristiques de l’échantillon du rapport

Le taille de l'échantillon est essentiel pour la fiabilité de vos résultats. Indiquez combien de sujets ou d'éléments faisaient partie de votre étude et décrivez la méthode utilisée pour déterminer la taille de l'échantillon.

Offrez n'importe quel pertinent des informations démographiques, telles que l'âge, le sexe, le statut socio-économique ou d'autres variables catégorielles qui pourraient avoir un impact sur les résultats. En fournissant ces détails, vous améliorerez la clarté et la compréhensibilité de votre rapport.

3. Fréquences observées actuelles

Pour chaque catégorie ou classe faisant l'objet d'une enquête, présentez le fréquences observées. Il s'agit du nombre réel de sujets ou d'éléments dans chaque catégorie collectés grâce à votre recherche.

Les fréquences attendues sont celles auxquelles vous vous attendriez si l'hypothèse nulle était vraie, ce qui suggère l'absence d'association entre les variables. Si vous préférez, vous pouvez également les présenter fréquences attendues dans votre rapport pour fournir un contexte supplémentaire pour l’interprétation.

4. Rapportez la statistique du chi carré et les degrés de liberté

Énoncez clairement le Valeur du chi carré que vous avez calculé lors du test. Ceci est souvent désigné par χ². Il s'agit de la statistique de test que vous comparerez à une valeur critique pour décider de rejeter ou non l'hypothèse nulle.

En langage statistique, degrés de liberté fait référence au nombre de valeurs dans une étude qui sont libres de varier. Lorsque vous rapportez les résultats de votre test du chi carré, il est essentiel de mentionner les degrés de liberté, généralement désignés par «df. »

5. Indiquez la valeur p

Le p-valeur est un élément essentiel du test d'hypothèse statistique, représentant la probabilité que les données observées se produisent si l'hypothèse nulle était vraie. Il quantifie les preuves contre l’hypothèse nulle.

Valeurs ci-dessous 0.05 sont communément considérés comme des indicateurs de signification statistique. Cela suggère qu'il y a moins d'un 5% probabilité d'observer une statistique de test au moins aussi extrême que celle observée, en supposant que l'hypothèse nulle est vraie. Cela implique qu’il est peu probable que l’association entre les variables étudiées soit le fruit du seul hasard.

6. Taille de l'effet du rapport

Même si une valeur p statistiquement significative peut vous informer d’une association entre des variables, elle n’indique pas la force ou l’ampleur de la relation. C'est ici que taille de l'effet entre en jeu. Les mesures de l'ampleur de l'effet telles que le coefficient V de Cramer ou Phi offrent une méthode quantifiable pour déterminer la force de l'association.

V de Cramer et Coefficient Phi sont les mesures de taille d’effet les plus couramment utilisées dans les tests du chi carré. Le V de Cramer est bénéfique pour les tables de taille supérieure à 2 × 2, alors que Phi est généralement utilisé pour les tables 2 × 2. Les deux sont dérivés de la statistique du Chi carré et permettent de comparer les résultats de différentes études ou ensembles de données.

Les tailles d'effet sont généralement catégorisé aussi petit (0.1), moyen (0.3) ou grand (0.5). Ces catégories aident le public à faire des interprétations pratiques des résultats de l’étude.

7. Interpréter les résultats

Sur la base de la statistique du Chi carré, des degrés de liberté, de la valeur p et de l'ampleur de l'effet, vous devez synthétiser toutes ces données en conclusions cohérentes et claires. Ici, vous devez indiquer si vos résultats soutiennent l’hypothèse nulle ou suggèrent qu’elle devrait être rejetée.

Interprétation les résultats impliquent également de détailler la pertinence dans le monde réel ou les implications pratiques des résultats. Par exemple, si un test du chi carré dans une étude médicale révèle une association significative entre un traitement particulier et les taux de guérison des patients, l'implication pratique pourrait être que le traitement est efficace et devrait être pris en compte dans les directives cliniques.

8. Information additionnelle

Lorsque vous travaillez avec des tableaux de contingence supérieurs à 2×2, l'analyse des résidus ajustés pour chaque combinaison de catégories entre les deux variables qualitatives nominales devient nécessaire. Supposons que le seuil de signification soit fixé à 5 %. Dans ce cas, les résidus ajustés avec des valeurs inférieures à -1.96 ou supérieures à +1.96 indiquent une association dans la combinaison analysée. De même, à un niveau de signification de 1 %, les résidus ajustés avec des valeurs inférieures à -2.576 ou supérieures à +2.576 indiquent une association.

Charts, graphiques, ou les tables peuvent être inclus comme matériel supplémentaire pour représenter visuellement les données statistiques. Cela aide le lecteur à saisir plus efficacement les détails et les implications de l’étude.

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Exemple

Efficacité du vaccin dans deux groupes d'âge

Supposons qu’une étude vise à évaluer si un nouveau vaccin est tout aussi efficace dans différents groupes d’âge : ceux âgés de 18 à 40 ans et ceux âgés de 41 à 60 ans. Un échantillon de 200 personnes est choisi au hasard, la moitié dans chaque tranche d'âge. Après avoir administré le vaccin, on observe si les individus ont contracté ou non la maladie dans un délai spécifié.

Fréquences observées

• Age 18-40
  • Maladie contractée : 12
  • N'a pas contracté la maladie : 88
• Age 41-60
  • Maladie contractée : 28
  • N'a pas contracté la maladie : 72

Fréquences attendues

S’il n’y avait aucune association entre le groupe d’âge et l’efficacité du vaccin, nous nous attendrions à ce qu’une proportion égale d’individus dans chaque groupe contracte la maladie. Les fréquences attendues seraient alors :

• Age 18-40
  • Maladie contractée : (12+28)/2 = 20
  • N'a pas contracté la maladie : (88+72)/2 = 80
• Age 41-60
  • Maladie contractée : 20
  • N'a pas contracté la maladie : 80

Résultats du test du chi carré

• Statistique du chi carré (χ²): 10.8
• Degrés de liberté (df): 1
• p-valeur: 0.001
• Taille de l'effet (V de Cramer): 0.23

Interprétation

• Signification statistique: La valeur p inférieure à 0.05 indique une association statistiquement significative entre le groupe d'âge et l'efficacité du vaccin.
• Taille de l'effet: L’ampleur de l’effet de 0.23, bien que statistiquement significative, est plus petite, ce qui suggère que même si l’âge a un impact sur l’efficacité du vaccin, la signification pratique est modérée.
• Les implications pratiques: Compte tenu de cette association significative mais modérée, les prestataires de soins de santé peuvent envisager des mesures de protection supplémentaires pour les personnes plus âgées, mais n'ont pas nécessairement besoin de repenser entièrement la stratégie de distribution du vaccin.

Présentation des résultats

Pour évaluer l’efficacité du vaccin dans deux groupes d’âge différents, un test d’indépendance du chi carré a été exécuté. Les fréquences observées ont révélé que parmi les 18-40 ans, 12 ont contracté la maladie, tandis que 88 ne l'ont pas contractée. A l’inverse, dans la tranche d’âge 41-60 ans, 28 personnes ont contracté la maladie et 72 non. En supposant qu’il n’y avait aucune association entre le groupe d’âge et l’efficacité du vaccin, les fréquences attendues ont été calculées comme étant de 20 personnes contractant la maladie et de 80 personnes ne contractant pas la maladie pour les deux groupes d’âge.

L'analyse a abouti à une statistique du Chi carré (χ²) de 10.8, avec 1 degré de liberté. La valeur p associée était de 0.001, inférieure au niveau alpha de 0.05, ce qui suggère une association statistiquement significative entre le groupe d'âge et l'efficacité du vaccin. De plus, une taille d'effet a été calculée à l'aide du V de Cramer, qui s'est avéré être de 0.23. Même si l’ampleur de cet effet est statistiquement significative, son ampleur est modérée.

Présentation alternative des résultats

Pour évaluer l’efficacité du vaccin selon différents groupes d’âge, nous avons effectué un test d’indépendance du chi carré. Dans la tranche d'âge de 18 à 40 ans, les fréquences observées indiquent que 12 individus ont contracté la maladie, contre 88 qui ne l'ont pas contracté (fréquences attendues : contractées = 20, non contractées = 80). De même, pour la tranche d’âge de 41 à 60 ans, 28 personnes ont contracté la maladie, tandis que 72 ne l’ont pas contractée (fréquences attendues : contractée = 20, non contractée = 80). Le test du chi carré a donné des résultats significatifs (χ²(1) = 10.8, p = 001, V = 23). Ces résultats impliquent une association statistiquement significative, quoique de taille modérée, entre le groupe d’âge et l’efficacité du vaccin.

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Pour aller plus loin

Reporting Test du chi carré les résultats dans le style APA impliquent plusieurs couches de détails. Qu'il s'agisse d'énoncer l'objectif du test, de présenter la taille de l'échantillon, d'expliquer les fréquences observées et attendues ou d'élucider la statistique du chi carré, la valeur p et l'ampleur de l'effet, chaque composant joue un rôle unique dans la construction d'un récit convaincant autour des résultats de votre recherche.

En suivant assidûment ce guide complet, vous permettez à votre public d'acquérir une compréhension nuancée de votre recherche. Cela améliore non seulement la validité et l’impact de votre étude, mais contribue également à l’effort scientifique collectif visant à faire progresser les connaissances.

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Foire Aux Questions (FAQ)