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Le test t pour un échantillon unique est une méthode permettant de tester des hypothèses statistiques. Ce type de test est généralement utilisé pour déterminer la différence entre la moyenne calculée des données de l’échantillon qui est recueillie auprès d’un seul groupe et la valeur désignée spécifiée par le chercheur.
Les valeurs désignées que le chercheur spécifie sont celles qui n’ont rien à voir avec les données mais qui sont une valeur externe qui est basée sur des raisons scientifiques. Cette valeur désignée est la suivante :
Comme tous les tests d’hypothèse, le test t pour un échantillon unique permet également de déterminer si l’hypothèse nulle peut être rejetée ou non en faveur de l’hypothèse alternative.
La différence majeure entre le test t pour un échantillon unique et d’autres tests d’hypothèses statistiques est que le test t pour un échantillon unique ne compare pas deux groupes ou ne détermine pas la relation entre deux variables. En revanche, il compare les données recueillies sur une seule variable d’un groupe avec la valeur désignée.
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Considérez les points suivants sur les données avant de réaliser un test t pour un échantillon unique:
Votre objectif est de vérifier si l’hypothèse H0 est statistiquement fondée sur une moyenne d’échantillon.
Pour cela, vous pouvez utiliser l’écart-type de l’échantillon, la moyenne de l’échantillon et la taille de l’échantillon.
Lorsque vous tracez les résultats sur un graphique, les graphiques résultants doivent ressembler à ceci :
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Statskingdom spécifie deux types d’exemples de test t pour un échantillon unique comme suit :
Un agriculteur a calculé l’année dernière que la moyenne du poids des pommes dans son verger de pommiers μ0 est égale à 17 kg, sur la base de l’ensemble de la population.
L’année en cours, il a vérifié un petit échantillon de pommes et la moyenne de l’échantillon x̅ est égale à 18 kg
Est-ce que la moyenne du poids de la pomme a changé cette année ?
L’agriculteur calcule l’écart-type de l’échantillon du poids de la pomme.
Dans le même exemple que ci-dessus, l’agriculteur ne se soucie que de savoir si la moyenne totale est inférieure cette année.
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