Apparemment, vous êtes en présence d'échantillons appariés : un individu a un score, il subit un événement, et on recalcule son score. La question est alors : est-ce que l'événement a eu un impact significatif sur le score ? (et souvent aussi, quel est le sens de cet impact : amélioration significative ou pas ?, détérioration significative ou pas?). On vous demande d'employer un test non paramétrique, où vous ne faites pas d'hypothèse sur la distribution de vos scores. Si vous êtes certaine que ces scores sont gaussiens, et si vous avez raison, alors il est préférable de faire un test paramètrique, type student. Si vous avez un doute, où si on exige un Man Whitney, et bien vous le faite.

Pour ça, vous calculez pour chaque individu la différence des scores avant et après. Votre hypothèse nulle pour un test paramétrique sera H0: la moyenne de ces différences est nulle (i.e. l'action n'a en moyenne pas modifié les scores), versus H1 : la cette moyenne est non nulle (ou bien cette moyenne est positive : l'action a eu un impact significatif favorable,...et raisonnement symétrique pour l'impact défavorable).

Sous hypothèse de normalité, vous débouchez sur un test classique de student de nullité d'une moyenne (moyenne empirique des différences-0)/écart-type de cette moyenne.
Avec du non paramétrique, l'hypothèse nulle est : H0 : la médiane des différences vaut zéro
versus H1: ..(reprenez ce qui est au-dessus et remplacez moyenne par médiane). Et là couramment on va faire un Man-Whitney (où un test de Wilcoxon), ou un test de signe.

Le problème pour vous maintenant est que je ne connais pas Statistica, et que donc je ne sais pas si ces tests y sont implémentés, et, si c'est le cas, je ne connais pas la syntaxe.
Je suppose que le manuel de ce logiciel et/ou Google doivent pouvoir vous aider pour éclaircir ces 2 points.
Bon courage.

Dernière modification par esa_gc (23-06-2013 14:28:15)