𝕷𝖊 𝕿𝖊𝖘𝖙 𝖉𝖊 𝕾𝖙𝖚𝖉𝖊𝖓𝖙: 𝕼𝖚𝖆𝖓𝖉 𝖑'𝖚𝖙𝖎𝖑𝖎𝖘𝖊𝖗 𝖕𝖔𝖚𝖗 𝖉𝖊𝖘 𝖗é𝖘𝖚𝖑𝖙𝖆𝖙𝖘 𝖘𝖎𝖌𝖓𝖎𝖋𝖎𝖈𝖆𝖙𝖎𝖋𝖘

Le test de Student est une méthode statistique qui permet de comparer deux groupes de données et de déterminer s'ils sont significativement différents ou non.

Il est utilisé dans de nombreuses situations, notamment en médecine, en psychologie, en économie et en sciences sociales

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Le test de Student pour les échantillons indépendants est utilisé lorsque les deux groupes de données sont indépendants l'un de l'autre, c'est-à-dire qu'ils ne sont pas liés ou appariés et aussi pour comparer des données continues.

Il est couramment utilisé pour comparer les résultats entre un groupe de traitement et un groupe témoin dans des études cliniques ou expérimentales.

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Le test de Student pour les échantillons appariés est utilisé lorsque les deux groupes de données sont appariés ou liés l'un à l'autre.

Il est souvent utilisé pour comparer les résultats avant et après un traitement ou une intervention médicale sur le même groupe de patients.

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Le test de Student peut également être utilisé pour comparer des données continues, telles que la taille, le poids ou la pression artérielle.

Il est utile pour déterminer si la différence moyenne entre les deux groupes est significative ou simplement due au hasard.

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Bien que le test de Student soit principalement utilisé pour les données continues, il peut également être utilisé pour les données catégorielles, telles que le sexe ou la race.

Dans ce cas, le test de Student est utilisé pour comparer la proportion de chaque catégorie entre les deux groupes de données.

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Le test de Student est un outil statistique puissant qui peut être utilisé dans de nombreuses situations pour déterminer si deux groupes de données sont significativement différents ou non.

Il est important de choisir le bon type de test de Student en fonction des caractéristiques des données que vous souhaitez comparer.

Pour bien s’approprier l’utilisation des outils statistiques sous plusieurs logiciels, nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre formation en économétrie et techniques quantitatives

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