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Quelle est la différence entre T-test pour deux échantillons dépendants et T-test pour deux échantillons indépendants?
Quelle est la différence entre des échantillons dépendants et indépendants? Les échantillons dépendants sont des mesures appariées pour un ensemble d’éléments. Les échantillons indépendants sont des mesures réalisées sur deux ensembles d’éléments différents.
Comment savoir si deux échantillons sont appariés?
Deux échantillons E1 et E2 sont dit appariés lorsque chaque valeur x1,i de E1 est associée à une valeur x2,i de E2 (appariés = associés par paire : variables dépendantes). Par exemple E1 peut être un groupe de malades avant traitement et E2 le groupe des mêmes malades après traitement.
Quel est l’objectif du test de comparaison à 2 échantillons?
Un test t à 2 échantillons permet de comparer deux groupes indépendants pour déterminer s’ils sont différents. Ce test suppose que les deux populations possèdent des variances égales et qu’elles sont distribuées normalement.
Comment calculer le T-test?
On peut calculer la p-value correspondant à la valeur absolue de la statistique du t-test (|t|) pour les degrés de liberté (df) : df=n−1. Si la p-value est inférieure ou égale à 0,05, on peut conclure que la différence entre les deux échantillons appariés est significativement différente.
Pourquoi utiliser le test de Student?
Le test-t de Student est un test statistique permettant de comparer les moyennes de deux groupes d’échantillons. Il s’agit donc de savoir si les moyennes des deux groupes sont significativement différentes au point de vue statistique.
Comment interpréter T test?
En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 fonctionne bien. Un seuil de signification de 0,05 indique un risque de 5 \% de conclure à tort qu’une différence existe. Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous pouvez rejeter l’hypothèse nulle.
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