PARTAGER L’ARTICLE SUR
Un test t est une technique statistique permettant de comparer les moyennes de deux groupes partageant les mêmes caractéristiques ou la même relation. Ce n’est rien d’autre qu’un outil utilisé pour tester des hypothèses formulées sur une hypothèse sur une population.
Dans cet article, nous discuterons explicitement du moment où utiliser le test tet des scénarios qui vous obligeront à choisir le test t comme l’option la mieux adaptée pour traiter vos données.
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace peut aider.
Un test t est utilisé lorsque la moyenne et l’écart-type des paramètres de population ne sont pas connus.
Le test t est un outil statistique qui teste les hypothèses qui sont faites sur la base de certaines hypothèses sur certaines populations. Pour ce faire, il utilise des statistiques t, une table de distribution t et pour déterminer la signification statistique de la différence, des degrés de liberté sont utilisés.
Le score pour les statistiques t ou les statistiques de test est calculé comme suit :
t = (x1 — x2) / (p / √n1 + p / √n2),
Où x1 = moyenne de l’échantillon 1, x2 = moyenne de l’échantillon 2, n1 = taille de l’échantillon 1, n2 = taille de l’échantillon 2
Le test t est donc utilisé dans la plupart des domaines d’analyse de données qui affectent directement les entreprises, la science et bien plus encore. Il utilise certains calculs pour tester une théorie faite contre une certaine population, dont l’échantillon peut être tiré à l’expérience pour la conclusion. Le résultat du test t finira par accepter ou rejeter l’hypothèse formulée.
Découvrez le logiciel d’enquête Voxco en action avec une démo gratuite
L’objectif principal des statistiques du test t est de voir s’il existe une différence significative entre les moyennes et les écarts-types de deux groupes d’échantillon indépendants non apparentés. En fonction des résultats, le test détermine ensuite si la différence entre les moyennes de deux groupes d’échantillons indépendants est due à un hasard.
La première chose que vous devez vérifier avant de penser à appliquer le test t aux données de l’échantillon est la suivante : la taille de l’échantillon de l’échantillon de population doit être inférieure à 30.
C’est-à-dire n<30 où n indique la taille de l’échantillon d’un échantillon de population.
Outre les exigences mentionnées ci-dessus, si vous allez utiliser le test t pour vos données, les hypothèses suivantes doivent être satisfaites :
Lorsque vos données répondent à toutes les hypothèses et exigences ci-dessus, vous pouvez dire que le test t est le meilleur outil de test d’hypothèses pour votre échantillon.
English
French