L'effet de la correction de Yates est pour éviter une surestimation de la signification statistique pour les petites données. Cette formule est principalement utilisée lorsqu'au moins une cellule du tableau a un nombre attendu inférieur à 5.
La correction de Yates est-elle nécessaire ?
Bien que certaines personnes recommandent de n'utiliser la correction que si votre fréquence de cellule attendue est inférieure à 10 ou même 5, d'autres recommandent de ne pas l'utiliser du tout. Un grand nombre de recherches ont montré que la correction est trop stricte.
Qu'est-ce qui est vrai à propos de la correction de Yates ?
Pour réduire l'erreur d'approximation, Frank Yates, un statisticien anglais, a suggéré une correction de continuité qui ajuste la formule du test du chi carré de Pearson en soustrayant 0,5 de la différence entre chaque valeur observée et sa valeur attendue dans un tableau de contingence 2 × 2.
À quoi sert le test du chi carré ?
Un test du chi carré est un test statistique utilisé pour comparer les résultats observés avec les résultats attendus. Le but de ce test est de déterminer si une différence entre les données observées et les données attendues est due au hasard, ou si elle est due à une relation entre les variables que vous étudiez.
Qu'est-ce qu'une bonne valeur de chi carré ?
Pour que l'approximation du chi carré soit valide, la fréquence attendue doit être au moins 5. Ce test n'est pas valable pour les petits échantillons, et si certains comptages sont inférieurs àcinq (peut être à la queue).
