Faire un t-test
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Qu’est-ce qu’un test t ?
Un test T est une méthode statistique inférentielle utilisée pour déterminer la signification et la force de la relation entre les moyennes de deux groupes. Il indique la différence entre ces deux groupes d’échantillons et détermine si la différence mesurée par le calcul de la moyenne est due à un hasard ou à la relation causale.
Un test T est utilisé dans le but principal de tester une hypothèse formulée en fonction de la façon dont les variables réagissent les unes aux autres.
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Hypothèses de test T
- L’échelle de mesure appliquée aux données recueillies doit suivre une échelle continue ou ordinale (âge, taille, poids).
- Les données sont recueillies auprès d’un échantillon représentatif et choisi au hasard de la population totale.
- Lorsque les résultats sont tracés sur un graphique, il devrait y avoir une forme de cloche indiquant une distribution normale.
- Homogène, variance et écart-type.
Il existe trois types de test t :
- Un test t d’échantillons indépendants : est utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes.
- Un test t d’échantillon apparié : est utilisé pour comparer les moyennes d’un même groupe à différents moments.
- Un test t à un échantillon : est utilisé pour tester la moyenne d’un seul groupe par rapport à une moyenne connue.
Dans cet article, voyons comment élaborer un test t et ce qui constitue la conclusion.
Étape 1 : Définir l’hypothèse
Étape 1 : Définir l’hypothèse
En regardant les données dont vous disposez, la première chose que vous faites est de définir l’hypothèse nulle et l’hypothèse alternative, puisque vous allez effectuer un test t, et qu’un tel test est destiné à tester l’hypothèse formulée.
Généralement, l’hypothèse ressemble à ce qui suit :
- H0 Hypothèse nulle – les moyennes de deux groupes d’échantillons sont égales
- H1 Hypothèse alternative – les moyennes de deux groupes d’échantillons ne sont pas égales.
Lorsque les moyennes sont égales, cela signifie qu’il n’y a pas une grande différence entre les deux groupes. Lorsque les moyennes diffèrent, cela signifie qu’il y a un écart entre les deux groupes et que les variables ont une certaine relation entre elles.
Étape 2 : Degrés de liberté
Les degrés de liberté ne sont rien d’autre que l’allocation aux variables pour les modifier ou les sélectionner au hasard. Ils sont calculés avec la formule :
dF = N – 1
où N est la taille de l’échantillon. Donc, si nous avons 10 variables ou observations dans notre étude, nous pouvons choisir d’abord (10-1 = 9) 9 observations au hasard à étudier, mais la 10e variable doit être choisie de manière à correspondre à la moyenne définie.
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Étape 3 : Distribution T
La distribution T prend l’hypothèse nulle comme acceptée et vraie. Pour savoir si cela est correct et pour voir si des exemples de données correspondent à l’hypothèse nulle, vous pouvez comparer la valeur t de vos données à la distribution t et rechercher des compatibilités.
Les valeurs t
Comme leur nom l’indique, les « tests t » utilisent des valeurs t pour évaluer l’hypothèse. Les valeurs t ne sont rien d’autre que les statistiques de test que vous obtenez de vos données. Lorsque vous obtenez une valeur t spécifiée pour vos données, vous pouvez utiliser cette valeur pour la comparer à la distribution t et décider si votre hypothèse nulle est rejetée ou acceptée.
Étape 4 : Conclusion
Après avoir comparé vos statistiques t aux limites de la distribution t, si la valeur est inférieure ou supérieure à la distribution t, votre hypothèse nulle est rejetée, acceptant ainsi l’hypothèse alternative.
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