Bonjour, j'ai les résultats d'une enquête réalisée avant et après un traitement.
Pour les résultats continus, la modélisation spécialisée -> Paires appariées permet d'obtenir facilement des tests t appariés, avec N = # de paires appariées.
Mais je me demande quelle est la meilleure façon de tester les variables catégorielles, en particulier parce qu'il y a des proportions inégales entre les réponses à l'enquête avant et après, par exemple 50 avant et 200 après.
J'ai les données organisées dans les formats Avant/Après verticalement (long) et appariés (large).
Merci!
@StPhun a écrit :
Bonjour, j'ai les résultats d'une enquête réalisée avant et après un traitement.
Pour les résultats continus, la modélisation spécialisée -> Paires appariées permet d'obtenir facilement des tests t appariés, avec N = # de paires appariées.
Mais je me demande quelle est la meilleure façon de tester les variables catégorielles, en particulier parce qu'il y a des proportions inégales entre les réponses à l'enquête avant et après, par exemple 50 avant et 200 après.
J'ai les données organisées dans les formats Avant/Après verticalement (long) et appariés (large).
Merci!
Pour analyser les variables catégorielles dans votre enquête avant et après avec des proportions inégales, vous pouvez utiliser le test de McNemar pour les données appariées ou un test du Chi carré pour les proportions indépendantes si les réponses ne sont pas appariées.
