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Quand utiliser les tests non paramétriques?
Lorsque on a affaire à deux échantillons appariés (c’est-à-dire non indépendants), on applique le test de Wilcoxon. Tous ces tests sont dits non paramétriques car ils ne nécessitent pas d’estimation de la moyenne et de la variance.
Comment savoir si un test est non paramétrique?
Tests non paramétriques Pour statuer sur la significativité de l’écart de la médiane à la médiane théorique, il suffit donc de vérifier si la fréquence de 11 fois sur 14 est significativement différente de 50\%. On observe que cet écart est limite.
Quand utiliser le test de Wald?
Chaque fois que nous avons une relation au sein des ou entre les éléments de données qui peuvent être exprimées comme un modèle statistique avec des paramètres à estimer, et tout cela à partir d’un échantillon, le test de Wald peut être utilisé pour « tester la vraie valeur du paramètre » basé sur l’estimation de l’ …
Est-ce que les tests non-paramétriques sont statistiquement moins puissants?
Les tests non-paramétriques sont statistiquement moins puissants (moins sensibles) que leurs équivalents paramétriques et s’il est important de détecter de petits effets (par exemple, ce complément alimentaire est-il nocif sur la santé des consommateurs?) il faut être très prudent lors du choix d’un test statistique.
Quelle est la normalité de l’échantillon?
La normalité de l’échantillon peut être préalablement testée grâce aux tests de normalité. Hypothèses des tests de comparaison de moyenne t de Student et z. Trois types de tests sont possibles en fonction de l’hypothèse alternative choisie : le test bilatéral : H0 : µ = µ0. Ha : µ ≠ µ0. le test unilatéral à gauche H0 : µ = µ0.
Comment tester la relation entre les deux variables?
Si les deux variables étudiées sont de nature qualitative (par exemple, « succès » ou « échec » en fonction du sexe « homme » ou « femme »), vous pourrez utiliser comme statistiques non-paramétriques pour tester la relation entre les deux variables, le test du Chi², le coefficient Phi et le test exact de Fisher.
Comment déterminer si les échantillons sont identiques ou non?
Trois chercheurs, Mann, Whitney, et Wilcoxon, ont mis au point séparément un test non paramétrique très similaire qui permet de déterminer si, sur la base des rangs des échantillons, on peut considérer que les échantillons sont identiques ou non en terme de position.