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L'enseignement/apprentissage de la lecture au college( Télécharger le fichier original )par Martin GUIMFAC Chaire UNESCO, Université MARIEN NGOUABI, Brazzaville - Doctorat thèse unique 2007 |
La moyenne arithmétiqueLa moyenne arithmétique est égale à la somme des résultats individuels de la distribution divisée par le nombre des résultats. La formule de calcul est :
La varianceLa variance désigne la mesure de la dispersion des valeurs
par rapport à la moyenne. La variance V d'une distribution
statistique d'effectif de moyenne M, est égale à la moyenne du
carré des écarts des observations à leur moyenne. La
formule de calcul est : La variance est parfois appelée fluctuation. Si les N
observations sont connues individuellement, la formule devient L'écart type estimé à l'échantillonL'écart type estimé à
l'échantillon est la racine carrée positive de la variance. La
formule est : Si les observations sont connues individuellement, la formule
devient : L'écart type estimé à
l'échantillon est parfois appelé écart moyen quadratique
ou standard déviation (son nom anglais) dans l'intervalle L'erreur type L'erreur type indique l'écart type de la distribution
de l'échantillon. Sa formule est :
Le coefficient de variationLes moyennes des variables dépendantes et leur écart-type s'exprimant dans la même unité, il convient de calculer le coefficient de variation. Pour Gérard Calot (1973), on définit le coefficient de variation - en
général pour des variables positives seulement - comme le rapport
de l'écart type à la moyenne : cv = Le coefficient de variation est exprimé en pourcentage et mesure la dispersion relative d'une série statistique. - Si - Si Le coefficient de variation permet de comparer les séries statistiques homogènes, lorsqu'elles sont positives et d'en dégager la plus homogène. Après avoir exposé les fondements théoriques, nous abordons l'analyse des données. Analyse de données Avant d'analyser les données, nous précisons que : - la saisie des données a été faite au moyen du logiciel Excel pour Windows 2000. - Les données ont été analysées avec le logiciel STATISTICA 4.5 après un travail minutieux de contrôle et de vérification de la cohérence interne des informations collectées. Nous avons opté, comme nous venons de le noter dans le choix du test statistique, pour l'analyse de variance. L'analyse de variance à un seul critère, en sigle ANOVA, est une extension du test de comparaison des moyennes lorsqu'il y a plus de deux échantillons. Elle correspond à un test d'homogénéité des moyennes dans des sous populations, mais aussi à un test d'association entre le critère de partition et la variance étudiée. Le tableau d'analyse de variance se construit ainsi qu'il suit :
Le F calculé (rapport des deux carrés moyens ou
des deux estimations de la variance) est comparé au F de la table pour
Si * 67. Gérard, CALOT (1973), Cours de statistique descriptive, Paris, Dunod, p. 67. |
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- , si
les observations sont connues individuellement.
- , si
les observations sont connues sous forme d'effectif (ou fréquences) par
classe ou par valeur.
et
ou 
.
.
.
.
contenant plus de la moitié des observations.
avec
r, le coefficient de corrélation de formule 
67
<
10%, la population est peu dispersée. L'échantillon peut
être considéré comme homogène.
>
10%, la population est dispersée. 
et
à un seuil donné de signification.
et
)
entraîne le rejet de l'hypothèse nulle et l'acceptation de
l'hypothèse alternative.