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Un T-test est un type de test statistique inférentiel qui est utilisé pour déterminer la différence significative entre les moyennes de différents groupes de données. Les T-tests peuvent être utilisés pour déterminer si des différences de moyens auraient pu se produire par hasard. Les T-tests sont généralement utilisés avec des données qui suivent une distribution normale et qui ont peut-être des variances inconnues.
En recherche, le T-test est généralement utilisé comme un outil de test d’hypothèse qui peut rejeter ou accepter l’hypothèse alternative. Il existe de nombreux outils de test d’hypothèses différents, y compris le test de Student, le test F, le test du chi carré, l’analyse de la variance (ANOVA), etc.
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Un T_test nous permet de comparer les valeurs moyennes de deux populations, ou ensembles de données, afin de pouvoir déterminer si elles proviennent ou non de la même population. Lorsque nous faisons le calcul, nous prenons un échantillon de chaque ensemble de données et créons un énoncé de problème qui suppose une hypothèse nulle selon laquelle les deux moyennes sont égales. Une fois que nous avons calculé les moyennes et les avons comparées les unes aux autres (ou à une valeur standard), nous pouvons déterminer si l’hypothèse nulle doit être acceptée ou rejetée.
Si les deux moyennes ne sont pas égales, l’hypothèse nulle est rejetée. Cela indique qu’il y a une différence significative entre les moyens et donc que la différence de moyens n’est probablement pas due au hasard. Cependant, si l’hypothèse nulle est acceptée, la différence de moyennes n’est pas significative et est peut-être due au hasard.
Il existe trois principaux types de T-test :
Le T-test fait les hypothèses suivantes sur les données :
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Vous avez besoin de trois valeurs de données clés pour calculer un T-test :
Le T-test produit un résultat connu sous le nom de valeur t. Cette valeur t est comparée à une valeur obtenue à partir de la table des valeurs critiques, également appelée table de distribution T. Lorsque nous comparons, nous pouvons déterminer l’effet du hasard seul sur la différence, ainsi que si la différence est à l’extérieur ou à l’intérieur de la plage de chance.
La table de distribution T est disponible en deux formats :
Le T-test produit les deux sorties suivantes :
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Un T-test est un test statistique inférentiel qui est utilisé pour déterminer la différence significative entre les moyennes de différents groupes de données.
Il existe trois principaux types de T-tests, à savoir :
En statistique, le score t fait référence au rapport entre deux groupes et aux différences au sein de ceux-ci. Plus le score t est élevé, plus il y a de différence entre les groupes. Plus le score t est petit, plus il y a de similitudes entre les groupes.
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