Exercice 1 - Examen corrige

Exercices de Monitorat - fiche N°2 ... Exercice 5 (données "Pièces de monnaie")
..... Une société d'études en marketing a collecté des données sur les clientes ...

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Licence de Psychologie - 3ème année - EC PSY54AA
Exercices de Monitorat - fiche N°2 N.B. Tous les fichiers cités dans les énoncés sont accessibles en salle de
TD, dans le répertoire : W:\PSY-L3\Monitorat-R. Ils peuvent également être
téléchargés à partir de la page Web: http://geai.univ-brest.fr/%7Ecarpenti/
1 Exercice 5 (données "Pièces de monnaie") Les personnes qui éprouvent un grand besoin d'argent surestiment les
tailles des pièces de monnaie, plus que celles qui n'en éprouvent qu'un
besoin modéré. C'est ce qu'a montré une expérience réalisée en 1947.
Cependant, certains chercheurs, qui n'ont pas pu reproduire ces résultats,
contestent la validité de l'expérience.
On mène une expérience analogue à celle de 1947. On constitue donc un
groupe de 20 personnes que l'on place en situation d'éprouver un grand
besoin d'argent, et un groupe contrôle de 18 personnes. Les participants
doivent, pour 5 pièces (10 centimes, 20 centimes, 50 centimes, 1 Euro, 2
Euros) identifier la taille de la pièce dans un ensemble de 7 tailles, de
85% à 115% de la taille réelle. Ces tailles sont codées de 1 à 7, la taille
normale correspondant au code 4. Le classeur Excel Pieces-Monnaie.xls contient trois feuilles de données
rassemblant l'ensemble des valeurs observées. Les feuilles de données
"Pieces.Monnaie.Exp" et "Pieces.Monnaie.Ctrl" donnent le résultat de
l'évaluation de la taille de chacune des pièces pour les sujets de chacun
des deux groupes ainsi qu'un score moyen par sujet, calculé sur l'ensemble
des 5 pièces. La feuille de données "Pieces.Monnaie.Ensemble" rassemble
l'ensemble des observations. On pourra, selon les questions, utiliser l'une
ou l'autre de ces feuilles. Questions portant sur les notions vues dans la fiche de TD N° 1 1) Importez les trois feuilles Excel dans des jeux de données de même nom.
Sauvegardez ces jeux de données.
2) a) Calculez la moyenne, et l'écart type de la variable "Score Moyen"
dans les deux groupes "Exp" et "Ctrl".
| |mean |sd |IQR |0% |25% |50% |75% |100% |data:n|
|Ctrl |3.944444|0.7935195|1.25|2.6|3.25 |4.0 |4.5 |5.4 |18 |
|Exp |4.600000|0.9862209|1.15|2.8|4.05 |4.6 |5.2 |6.8 |20 |
b) Complétez le rapport contenu dans le classeur en rédigeant une phrase
commentant les paramètres descriptifs obtenus à la question précédente.
3) On veut étudier si le score moyen dépend significativement de la
condition expérimentale à laquelle le sujet a été soumis. Réalisez un (ou
des) graphique (de type histogramme, boîte à moustaches, ou graphique de
moyennes) comparant les scores moyens des deux groupes. 4) Définissez une nouvelle variable calculée dans le jeu de données
"Pieces.Monnaie.Ensemble" en composant une formule de calcul permettant de
retrouver les scores moyens qui ont été saisis dans la variable
Score.Moyen. (Piece.1Eu+ Piece.2Eu+ Piece.10c+ Piece.20c+ Piece.50c)/5 Questions portant sur les notions vues dans la fiche de TD N° 2 5) On veut étudier si le score moyen dépend significativement de la
condition expérimentale à laquelle le sujet a été soumis.
a) Comparer les deux scores moyens des deux groupes à l'aide d'un test de
comparaison de moyennes. Two Sample t-test data: Score.Moyen by Groupe
t = -2.241, df = 36, p-value = 0.03129
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-1.24882652 -0.06228459
sample estimates:
mean in group Ctrl mean in group Exp
3.944444 4.600000 b) Compléter le rapport contenu dans le classeur en rédigeant une phrase de
conclusion relative au test précédent. 6) a) Pour les sujets du groupe expérimental, les scores observés pour les
pièces de 20 centimes et ceux relatifs aux pièces de 2 Euros sont-ils
équivalents ?
Répondez à cette question en réalisant un test de comparaison de moyennes. Paired t-test data: Pieces.Monnaie.Exp$Piece.20c and Pieces.Monnaie.Exp$Piece.2Eu
t = 2.602, df = 19, p-value = 0.01751
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
0.1662807 1.5337193
sample estimates:
mean of the differences
0.85 b) Compléter le rapport contenu dans le classeur en rédigeant une phrase de
conclusion relative à ce deuxième test. 7) a) Dans une nouvelle variable du jeu de données "Pieces.Monnaie.Exp",
calculer le protocole des différences individuelles entre les scores
observés pour les pièces de 2 Euros et les pièces de 20 centimes. Piece.2Eu- Piece.20c
À noter que le contraire (20c-2Eu) est valable aussi. Les résultats seront
les mêmes, modulo le signe. b) Donner un intervalle de confiance, avec un degré de confiance de 95%
pour la moyenne de cette variable. Les deux bornes de l'intervalle sont-
elles de même signe ?
One Sample t-test data: Pieces.Monnaie.Exp$D2R20
t = -2.602, df = 19, p-value = 0.01751
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-1.5337193 -0.1662807
sample estimates:
mean of x
-0.85 OU One Sample t-test data: Pieces.Monnaie.Exp$Diff.20c.2Eu
t = 2.602, df = 19, p-value = 0.01751
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
0.1662807 1.5337193
sample estimates:
mean of x
0.85 8) a) Les scores moyens observés dans le groupe expérimental sont-ils
significativement différents de la valeur 4, valeur correspondant à la
taille réelle de la pièce ?
Répondez à cette question à l'aide d'un test approprié. data: Pieces.Monnaie.Exp$Score.Moyen
t = 2.7208, df = 19, p-value = 0.01357
alternative hypothesis: true mean is not equal to 4
95 percent confidence interval:
4.138434 5.061566
sample estimates:
mean of x
4.6 b) Complétez le rapport en rédigeant une phrase de conclusion. 9) Reprendre la même question en remplaçant le groupe expérimental par le
groupe contrôle. data: Pieces.Monnaie.Ctrl$Score.Moyen
t = -0.297, df = 17, p-value = 0.77
alternative hypothesis: true mean is not equal to 4
95 percent confidence interval:
3.549836 4.339052
sample estimates:
mean of x
3.944444 2 Exercice 6
Une étude réalisée par un médecin dans deux services hospitaliers
spécialisés dans le traitement et l'accompagnement d'enfants handicapés a
été menée sur une dizaine d'années auprès de 48 enfants dans chacun des
établissements (soit 96 en tout) qui ont été traités au moins pendant 2 ans
par ce service. Pour chacun de ces enfants, on a notamment relevé les
variables suivantes :
. educ : Educatif . Nombre de séances par an (de 2 heures chacune) de
prise en charge par un éducateur spécialisé ou par un psychologue.
. reed : Rééducatif . Nombre de séances par an (de 2 heures chacune) de
prise en charge par un kinésithérapeute, un psychomotricien, un
ergothérapeute ou un orthophoniste.
. barr : Barrières. Cette variable mesure l'importance des barrières
d'ordre géographique (trottoirs, escaliers. . . ) et architecturales
(organisation de l'habitat) qui peuvent gêner l'enfant dans ses
déplacements. Cette variable a été codée par le médecin : une forte
valeur de la variable traduit de fortes barrières au déplacement ; une
faible valeur au contraire traduit un environnement géographique
amical.
. soc : Sociabilité. Variable codée par le médecin qui traduit
l'attitude de l'enfant vis-à-vis des autres (communication et
sociabilité). Une forte valeur de la variable traduit un enfant
renfermé sur lui-même et peu communicatif ; une faible valeur au
contraire est le fait d'un enfant sociable et communicatif.
. auto : Autonomie. Variable qui mesure, du point de vue du médecin,
l'autonomie de l'enfant à la fois dans ses possibilités de déplacement
dans un environnement amical (pas de trottoirs, pas d'escalier. . . )
et dans ses rapports avec les centres (élocution,. . . ). Là encore,
une forte valeur de la variable révèle un enfant peu autonome, et une
faible valeur un enfant autonome.
. grpe : Groupe. Variable qui désigne l'hôpital auquel appartient
l'enfant (variable qui ne prend que 2 modalités 1 et 2)
Le classeur Excel Hopitaux.xls contient deux feuilles de données nommées
Hopital.1 et Hopital.2 rassemblant les données observées dans chacun des
deux hôpitaux. Les feuilles de données "Hopital-1" et "Hopital-2" donnent les valeurs
observées de ces variables pour les sujets de chacun des deux groupes. La
feuille de données "Ensemble" rassemble l'ensemble des observations. On
pourra, selon les questions, utiliser l'une ou l'autre de ces feuilles. Questions portant sur les notions vues dans la fiche de TD N° 1 1) Ouvrez le classeur Excel et définissez une troisième feuille nommée
Hopitaux.Ensemble, regroupant l'ensemble des données, celles relatives à
l'hôpital 2 se trouvant en dessous de celles relatives à l'hôpital 1.
Veillez à ce que les noms des variables issues de la feuille Hopital.2 ne
soient pas collées dans la nouvelle feuille, comme s'il s'agissait d'une
observation supplémentaire. Sauvegardez le classeur ainsi obtenu. 2) Importez ces trois feuilles de données dans des jeux de données de même
nom. Sauvegardez ces jeux de données. 3) Dans le jeu de données Hopitaux.Ensemble, convertissez la variable
groupe en facteur. 4) a) Calculer la moyenne et l'écart type de la variable "educ" dans chacun
des deux groupes "Hopital 1" et "Hopital 2". | |mean |sd |IQR |0% |25% |50% |75% |100% |data:n|
|Hopital 1|88.00000|39.97499 |36.00|5 |61 |90 |97.00|187 |48 |
|Hopital 2|68.45833|29.77644 |30.75|3 |48 |68 |78.75|141 |48 | b) Compléter le rapport contenu dans le classeur en rédigeant une phrase
commentant les paramètres descriptifs obtenus à la question précédente. 5) Même question pour la variable "barr". | |mean |sd |IQR |0% |25% |50% |75% |100% |data:n|
|Hopital 1|9.166667|3.096555 |4.25 |4 |6.75 |9.5 |11 |15 |48 |
|Hopit