Distribution de la statistique t pour le test de Student de comparaison de moyennes dans deux échantillons indépendants (de tailles n 1 = 14 et n 2 = 11). En trait continu, la distribution de la statistique sous l’hypothèse nulle (H0 : loi de Student, df = 23) et en trait pointillé, la distribution de la statistique sous l’hypothèse alternative (Ha : même loi de Student mais Test des rangs signés de Wilcoxon pour échantillons appariés. ETAPE 1 : Présentation du test et définition de l'hypothèse nulle . Présentation. Ce test permet de comparer deux mesures d'une variable quantitative effectuées sur les mêmes sujets (mesures définies par les modalités de la variable qualitative). C'est une alternative au test t de Student lorsque les hypothèses de ce I Donn ees quantitatives continues avec valeur(s) extr^eme(s) : test de Kruskal-Wallis I Donn ees de type rangs : test de Kruskal-Wallis. Comparaison de moyennes (ou de m edianes) Rappel : Un ou deux echantillons, donn ees quantitatives continues sans valeur extr^eme I Grands echantillons (n >30) : test de Student ou test de Welch I Petits echantillons (n <15) : test de Wilcoxon I Autres cas Vous pouvez utiliser Valeurs de mesures et Noms de mesures pour afficher les valeurs pour toutes les mesures de votre source de données simultanément, avec leurs agrégations par défaut. La vue ci-dessous a été créée avec la source de données Sample - Superstore. Elle montre les valeurs de toutes les mesures dans le volet Données en utilisant leurs agrégations par défaut. 4.2 Comparaison de deux moyennes, test t de Student pour séries appariées 18 4.3. Comparaison de deux moyennes, test W de Wilcoxon 20 4.4. Comparaison de deux moyennes, test W de Wilcoxon pour séries appariées 21 4.5 Comparaison simultanée de plus de deux moyennes, ANOVA suivie du test HSD de Tukey à rédiger 4.6 Comparaison simultanée de plus de deux moyennes, test H de Kruskal-Wallis
4.2 Comparaison de deux moyennes, test t de Student pour séries appariées 18 4.3. Comparaison de deux moyennes, test W de Wilcoxon 20 4.4. Comparaison de deux moyennes, test W de Wilcoxon pour séries appariées 21 4.5 Comparaison simultanée de plus de deux moyennes, ANOVA suivie du test HSD de Tukey à rédiger 4.6 Comparaison simultanée de plus de deux moyennes, test H de Kruskal-Wallis Table des valeurs critiques de U Cas particulier si n1 et n2 > 10 :.. Z = U E[U] √ V[U] ˘ N(0;1) Micha el Genin (Universit e de Lille 2) Tests non-param etriques Version - 25 mars 2015 23 / 66. Comparaison de K = 2 echantillons ind ependants R egion critique Test de Mann-Whitney-Wilcoxon - R egion critique n1 ou n2 < 10 0 Valeurs de U n1n2 Ulim 2 Rejet de H0 Non - rejet de H0 Valeur de Ulim – , soit , pour un test bilatéral. La table de la loi de Fisher-Snedecor: Condition pour le rejet de : La statistique de test se base sur un ratio des variances de et . Afin de rejeter il faut que le ratio soit le plus éloigné possible de , soit que ou . Ce qui implique que soient logiquement les plus différentes possibles. Calcul de la p-valeur exacte: La loi à laquelle reporter la
Test de la moyenne Les tests usuels pour une moyenne ou une comparaison de moyenne sont : • le test t pour des variables normales : t.test(x) ou t.test(x,y) • le test de Wilcoxon, non-paramétrique, pour des petits échantillons ou des variables non normales : wilcox.test(x) ou wilcox.test(x,y) Pour un test apparié on utilise l’option Pourriez-vous préciser votre 2ème phrase, et aussi ce que vous entendez par » l'article "De plus, pour que les gens puissent interpréter la sortie de votre logiciel, il vaudrait mieux que vous le montriez – rolando2 03 mai. 12 2012-05-03 13:01:49 Un test t est un type de statistique inférentielle utilisé pour déterminer s’il existe une différence significative entre les moyennes de deux groupes, qui peuvent être liés dans certaines fonctionnalités. Il est principalement utilisé lorsque les ensembles de données, comme l’ensemble de données enregistré comme le résultat du retournement d’une pièce […] Pour exécuter un test d`échantillons appariés t dans SPSS, cliquez sur analyser > comparer signifie > paires-échantillons T test. Remarque: les valeurs T critiques (T c r i t {displaystyle t _ {crit}}) par les valeurs de N r {displaystyle n_ {r}} se trouvent dans le tableau B-3 des statistiques non paramétriques: h, 2nd Edition par Dale I. les différences entre les échantillons Le test de Student permet de comparer deux moyennes d'échantillons afin de voir si ceux-ci sont vraisemblablement issues de la même population (hypothèse nulle H0) ou, au contraire, significativement différentes. Plus simplement : ce test donne la probabilité qu'une différence observée soit due au hasard.
Résultat du test t. Le troisième tableau est sans doute le plus important. Il indique si la différence entre les moyennes avant et après la course est assez importante pour ne pas être due au hasard. La première information que nous fournit le tableau est la différence entre les deux moyennes (8,4273 - 27,1636 = - 18,73636). Ensuite, il indique l'écart-type de la différence de Tests de distribution Application du test t Comparaison de moyennes entre 2 groupes : > t.test(x,y) Welch Two Sample t-test t = 2.6064, df = 63.131, p-value = 0.01140 alternative hypothesis: true difference in means != 0 95 percent confidence interval: 0.0967519 0.7325692 Comparaison de moyennes sur données appariées : > t.test(x,w,paired=T
Test t de Student (à appliquer pour tester si un échantillon gaussien a une moyenne différente d'une valeur ou pour tester si 2 échantillons gaussiens ont des moyennes différentes. Si la p-value est suffisamment faible, on peut rejeter l'hypothèse H0) : A qu’une des conditions de validité du test t de Student n’est pas vérifiée B qu’il existe une association statistiquement significative entre l’allaitement à la naissance et la pression artérielle systolique moyenne mesurée à l’âge de 7 ans (P <0.001) C qu’on ne met pas en évidence de différence statistiquement Examinez les valeurs Limite de confiance supérieure (95 %) de la différence et Limite de confiance inférieure (95 %) de la différence de la Résultats du test de Student. L'analyste financier conclut que le bénéfice moyen des laboratoires pharmaceutiques est supérieur de 343 à 926 millions de dollars à celui des sociétés informatiques.