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Un test t est un test statistique inférentiel utilisé pour déterminer l’importance des différences entre des groupes de données. Pour ce faire, il trouve les moyens de ces ensembles de données et les compare les uns aux autres. Les tests t sont utilisés dans la recherche comme un outil de test d’hypothèses, permettant aux chercheurs de tester les hypothèses formulées sur la différence significative entre différentes populations.
Il existe trois principaux types de tests t, à savoir :
Dans cet article, nous allons explorer spécifiquement le test t à un échantillon pour comprendre ce qu’il est et comment il est utilisé.
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Le test t à un échantillon, également connu sous le nom de test t à échantillon unique, est un test statistique utilisé pour déterminer la différence significative entre la moyenne d’un seul ensemble de données et une moyenne connue ou hypothétique. Cette valeur moyenne est souvent tirée de données antérieures.
Le test t à un échantillon est adapté aux situations dans lesquelles l’écart type de la population est inconnu ou la taille de l’échantillon est petite. Comme d’autres formes de test d’hypothèses, ce test est également utilisé pour déterminer s’il existe suffisamment de preuves pour rejeter l’hypothèse nulle (H0) et accepter l’hypothèse alternative (H1).
Il est important de noter que le test t à un échantillon peut être utilisé pour déterminer la différence significative dans une seule direction (test t unilatéral) par rapport à la valeur standard ou la différence significative dans les deux directions par rapport à la valeur standard (test t bilatéral).
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Afin de réaliser un test t à un échantillon, vous devez d’abord disposer des informations suivantes :
Une fois que vous avez les valeurs susmentionnées, vous pouvez utiliser les étapes suivantes pour effectuer le test :
Dans un test t à un échantillon, l’hypothèse nulle prendra généralement la forme suivante : « la moyenne de la population est égale à la valeur moyenne spécifiée ».
L’hypothèse alternative prendra généralement la forme suivante : « la moyenne de la population n’est pas égale à la valeur moyenne spécifiée ».
La formule du score t est ;
t = x̄-sn
Dans cette étape, vous devez entrer votre moyenne d’échantillon (x̄), la moyenne de la population (), l’écart type de l’échantillon (s) et le nombre d’observations (n) dans la formule. Une fois que vous avez fait les calculs, vous arriverez à votre score t.
Pour trouver cette valeur, vous devez avoir les numéros suivants :
Dans la dernière étape, vous devez accepter ou rejeter votre hypothèse nulle. Si le score t calculé à l’étape 3 ne tombe pas dans la plage calculée à l’étape 4, l’hypothèse nulle est rejetée et l’hypothèse alternative est acceptée. En revanche, si le score t calculé à l’étape 3 tombe dans la plage calculée à l’étape 4, l’hypothèse nulle est acceptée et l’hypothèse alternative est rejetée.
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Un test t est un test statistique inférentiel utilisé pour vérifier si les moyennes des différentes populations inconnues sont égales ou non.
Un test t à un échantillon est un type de test statistique inférentiel qui est utilisé pour examiner dans quelle mesure la moyenne d’une population diffère statistiquement d’une valeur connue/hypothétique.
Les trois principaux types de test t sont, le test t à un échantillon, le test t à échantillons indépendants (également connu sous le nom de test t des échantillons non appariés) et le test t à échantillons appariés.
Un test t à un échantillon doit être utilisé lorsque l’écart type de la population est inconnu ou lorsque la taille de l’échantillon est petite.
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