y = 1,533 + 13,518x

y = 8,716 + 0.180x

y = 1,553 + 0.180x

y = 13,518 + 1,553x

y = 13,518 + 8.716x

Il existe une relation linéaire négative entre le Stress et la Santé Mentale.

Il n'y a aucune relation entre la mesure de Stress et celle de Santé Mentale.

On observe une relation linéaire positive entre le score de stress et le score de santé mentale.

Plus le niveau de stress est élevé, plus le score en santé mentale est faible et cette relation est linéaire.

On observe une relation non linéaire positive entre le score de stress et le score de santé mentale.

Vrai

Faux

Pour faire cet exercice, il faut aller dans le menu Analyse/Correlate/Bivariate et demander un coefficient de Pearson. Vous obtenez r = 0.897 pour ce coefficient

r = 0.000

Pour faire cet exercice, il faut aller dans le menu Analyze/Descriptive Statistics/Crosstabs et demander dans le menu Statistics le V de Cramer. Vous obtenez r = 0.979

Pour faire cet exercice, il faut aller dans le menu Analyse/Correlate/Bivariate et demander un coefficient de Spearman car le coefficient de Pearson n'est pas adapté à cette situation. Vous obtenez r = 0.897

Pour faire cet exercice, il faut aller dans le menu Analyse/Regression/Linear et vous obtenez un r = 0.805

Les tableaux C et D

Les tableaux B et C

Les tableaux B et D

Le tableau A

. Les tableaux A et B

Il manque une condition à vérifier : l'homogénéité de variances des résidus. Ceci se fait via un test de Levene. Sur base du test, nous ne pouvons pas affirmer qu'il y ait hétérogénéité des variances. On va donc partir de l'idée que la variance des résidus est homogène. 

Toutes les conditions sont vérifiées avec la Normalité et l'indépendance.

Il manque une condition à vérifier : l'homogénéité de variances des résidus. Ceci se fait via un test de Levene. Sur base du test, nous pouvons affirmer qu'il y a hétérogénéité des variances.

Il manque une condition à vérifier : la sphéricité de la matrice de variance-covariance. Ceci se fait via le test de Mauchly. Sur base du test, nous ne pouvons pas affirmer qu'il y ait non sphéricité de la matrice. On va donc partir de l'idée que la sphéricité est respectée.

Il manque 2 conditions à vérifier : la sphéricité de la matrice de variance-covariance et l'homogénéité des variances des résidus. Ceci se fait respectivement via le test de Mauchly et le test de Levene. Sur base des tests, les deux conditions sont respectées, ce qui permet d'interpréter les résultats de l'ANOVA.

Il s'agit de tester si le sexe et le nombre de fois où le sachet a déjà été utilisé auparavant influencent en moyenne le score d'appréciation donné à une tasse de thé, s'il existe par ailleurs un effet d'interaction entre les 2 facteurs et cela va être testé au moyen d'une ANOVA à 2 critères de classification pour mesures mixtes.

Il s'agit de tester si le sexe et le nombre de fois où le sachet a déjà été utilisé auparavant influencent en moyenne le score d'appréciation donné à une tasse de thé, s'il existe par ailleurs un effet d'interaction entre les 2 facteurs et cela va être testé au moyen d'une ANOVA à 2 critères de classification pour données indépendantes.

Il s'agit de tester si le sexe et le nombre de fois où le sachet a déjà été utilisé auparavant influencent en moyenne le score d'appréciation donné à une tasse de thé au moyen d'une ANOVA à 2 critères de classification.

Il s'agit de tester si le sexe influence en moyenne la note d'appréciation moyenne du thé au moyen d'une ANOVA classique à 1 critère de classification

Aucun modèle vu dans le cours ne permet de tester les effets que l'on souhaiterait tester ici.

Il s'agit de tester si la note d'appréciation du thé diffère en moyenne selon que la tasse a été réalisée avec un nouveau sachet ou un sachet déjà utilisé 1 fois ou 2 fois au moyen d'une ANOVA à mesures répétées.

A la fois le sexe et le numéro de la tasse doivent donner lieu à des tests plus spécifiques permettant d'en savoir davantage sur les effets principaux et la raison pour laquelle ils sont non significatifs.

Seul l'effet principal lié au nombre de fois où le sachet a déjà été utilisé doit déboucher sur une analyse plus poussée dans la mesure où cette variable est la seule à disposer de plus de 2 niveaux.

Aucun test plus spécifique ne doit être réalisé car les effets principaux ne sont pas significatifs

A la fois le sexe et le numéro de la tasse doivent donner lieu à des tests plus spécifiques permettant d'en savoir davantage sur les effets principaux et la raison pour laquelle ils sont significatifs.

L'effet principal du sexe ne doit pas déboucher sur une analyse plus poussée dans la mesure où cette variable ne dispose que de 2 niveaux.

Seules les conditions d'indépendance des observations et d'homogénéité des variances des résidus doivent être vérifiées pour appliquer une ANOVA II classique.

Les conditions d'indépendance des observations, de Normalité et d'homogénéité des variances des résidus doivent être respectées.

L'indépendance de toutes les observations.

L'indépendance des observations au sein de chaque condition doit être respectée, la Normalité et l'homogénéité des variances des résidus.

Seule la condition d'homogénéité des variances doit être respectée.