Comment savoir quel test statistique faire?
Les tests que vous pouvez utiliser sont alors le test de Student ou le test de Wilcoxon-Mann-Whitney, selon si les groupes suivent une distribution normale (en forme de cloche). Si vous avez plus de deux groupes dans votre étude, comme l’ethnicité (africaine, asiatique, blanche, etc.)
Quel test statistique utiliser R?
Tests statistiques avec R
- Statistiques descriptives avec R.
- Test de normalité avec R : Test de Shapiro-Wilk.
- Test F : comparaison de deux variances avec R.
- Test de Student avec R.
- Test de Wilcoxon avec R.
- ANOVA : Analyse de variance avec R.
- Test de corrélation avec R.
- Régression linéaire avec R.
Comment calculer les moyennes de deux échantillons?
L’utilisation des tests paramétriques t et z permet de comparer les moyennes de deux échantillons. La méthode de calcul est différente en fonction de la nature des échantillons.
Comment estimer la variance des deux échantillons?
Si l’on considère que les deux échantillons ont la même variance, on estime la variance commune par : s²² = [(n1-1)s1² + (n2-1)s2²] / (n1 + n2 – 2) La statistique du test est alors donnée par : t = (µ1 – µ2 -D) / (s √1/n1 + 1/n2) La statistique t suit une loi de Student à n1+n2-2 degrés de liberté.
Quel est le second échantillon d’égalité?
Soit un échantillon E1, comprenant n1 observations, de moyenne µ1 et de variance s1². Soit un second échantillon E2 indépendant de E1, comprenant n2 observations, de moyenne µ2 et de variance s2². Soit D la différence supposée entre les moyennes (D vaut 0 lorsque l’on suppose l’égalité).
Quelle est la statistique d’un test?
L’utilisateur peut saisir cette valeur ou l’estimer à partir des données (ce dernier cas étant proposé uniquement à titre pédagogique). La statistique du test est donnée par : z = (µ1 – µ2 -D) / (σ √1/n1 + 1/n2) La statistique z suit une loi normale.