Bonjour,

Un test de Khi2 est complètement inapproprié ici : tu perds l'information liée à l'âge puisque les classes que tu crées ne sont plus ordonnées !
Et ce n'est pas de la statistique... c'est du simple bon sens...
De surcroit tes données sont assez pauvres... donc à première vue l'effet lié à l'âge me semble difficile à mettre en évidence sur ce que tu as fait.

Ce que tu peux tenter en reprenant tes données de départ :
Calculer la moyenne d'âge des détenteurs d'iPhone et celle des non détenteurs.
Puis faire un test de comparaison de moyennes (test de Student).

> IOSage

Il est également possible de faire une simple régression linéaire de la variable binaire iPhone (qui vaut 1 en cas de détention d'un iPhone et 0 dans le cas inverse) expliquée par la variable quantitative âge (en revenant aux valeurs de chaque individu si possible).

C'est techniquement un peu différent dans l'approche.
Mais le résultat en terme de significativité est strictement équivalent au test de Student de comparaison de moyennes.

Je vous remercie de votre réponse.
Mon raisonnement peut paraître un peu bête mais ça fait longtemps que je n'ai pas fait de statistiques et sans mes cours, je suis un peu perdue...
Je me suis bien rendue compte que je perdais de l'information en créant des classes, mais j'avais vu sur un cas qui me semblait similaire une personne qui disait de faire un tableau de contingence (et un test du khi2...)
J'avais déjà essayé la régression linéaire mais le résultat était plutôt moche.
Raaah je ne suis pas si bête que ça. ^^
Je suis tout à fait consciente que mon échantillon n'est pas assez grand (il faut dire ça aux gens qui ne répondent pas à notre sondage) mais comme je dois rendre un rapport de stage, j'analyse quand même les résultats, c'est la démarche qui compte.
En tout cas, le test de Student me plaît bien et je l'ai vu en cours.

Merci à vous!

Tu peux faire les deux : test de Student ET régression linéaire.
En principe tu dois trouver la même p-value.

Ici avec les données que tu as, ne t'attends pas à des miracles.
Un calcul approché montre qu'il n'y a pas d'écart supérieur à 2 ans entre les deux populations.
Compte tenu de la dispersion de l'âge et du faible nombre d'individus, il n'y a AUCUNE chance pour que la p-value soit inférieure à 0.05 et te permette de conclure dans le sens que tu souhaites.

Pour la forme, tu concluras au non rejet de H0, ce qui revient à dire que tu n'auras pas pu prouver que l'âge influence la détention de l'iPhone.

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NB : comme tu ne dis pas dans quel "sens" tu pressens l'influence de l'âge, tu dois faire un test bilatéral en toute rigueur (ce qui est plus sévère et permet moins souvent de conclure).

Par ailleurs, sur un plan explicatif il y a au moins deux éléments antagonistes qui pourraient jouer :
1. Un effet "jeunesse" (attraction de l'offre ayant une image jeune).
2. Un effet "économique" (iPhone plus cher, donc adressant les plus riches, donc les plus âgés...)