𝓜é𝓽𝓱𝓸𝓭𝓮𝓼 𝓢𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 𝓝𝓸𝓷 𝓟𝓪𝓻𝓪𝓶é𝓽𝓻𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 : 𝓤𝓷𝓮 𝓐𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓢𝓪𝓷𝓼 𝓗𝔂𝓹𝓸𝓽𝓱è𝓼𝓮𝓼 𝓒𝓸𝓷𝓽𝓻𝓪𝓲𝓰𝓷𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼

Les 𝗺é𝘁𝗵𝗼𝗱𝗲𝘀 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗻𝗼𝗻 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺é𝘁𝗿𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 offrent des outils puissants pour analyser les données sans imposer d'hypothèses strictes sur leur distribution. Polyvalentes et adaptées à divers types de données, elles fournissent des résultats robustes, même lorsque les méthodes paramétriques classiques s’avèrent inadaptées.

✅ 𝔸𝕧𝕒𝕟𝕥𝕒𝕘𝕖𝕤 𝕕𝕖𝕤 𝕄é𝕥𝕙𝕠𝕕𝕖𝕤 ℕ𝕠𝕟 ℙ𝕒𝕣𝕒𝕞é𝕥𝕣𝕚𝕢𝕦𝕖𝕤

• 𝕱𝖑𝖊𝖝𝖎𝖇𝖎𝖑𝖎𝖙é : Ces méthodes peuvent traiter des données qui ne suivent pas une distribution normale, les rendant idéales pour des situations réelles.
• 𝕽𝖔𝖇𝖚𝖘𝖙𝖊𝖘𝖘𝖊 : Elles réduisent le risque d’erreurs en ne reposant pas sur des hypothèses de distribution.
• 𝕬𝖕𝖕𝖑𝖎𝖈𝖆𝖇𝖎𝖑𝖎𝖙é : Particulièrement utiles pour les 𝗽𝗲𝘁𝗶𝘁𝘀 é𝗰𝗵𝗮𝗻𝘁𝗶𝗹𝗹𝗼𝗻𝘀, où les tests paramétriques manquent de précision.

❗ 𝕃𝕚𝕞𝕚𝕥𝕖𝕤 𝕕𝕖𝕤 𝕄é𝕥𝕙𝕠𝕕𝕖𝕤 ℕ𝕠𝕟 ℙ𝕒𝕣𝕒𝕞é𝕥𝕣𝕚𝕢𝕦𝕖𝕤Puissance Réduite : Comparées aux tests paramétriques, elles peuvent présenter une moindre puissance statistique, en particulier pour les grands échantillons.

• 𝕮𝖔𝖒𝖕𝖑𝖊𝖝𝖎𝖙é: Leur interprétation peut s’avérer plus délicate et nécessite une sélection rigoureuse de la méthode appropriée.
• 𝕮𝖔û𝖙 𝕮𝖔𝖒𝖕𝖚𝖙𝖆𝖙𝖎𝖔𝖓𝖓𝖊𝖑 : Pour les grands ensembles de données, les calculs peuvent être plus lourds.

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🔎 ℙ𝕣𝕚𝕟𝕔𝕚𝕡𝕒𝕝𝕖𝕤 𝕄é𝕥𝕙𝕠𝕕𝕖𝕤 ℕ𝕠𝕟 ℙ𝕒𝕣𝕒𝕞é𝕥𝕣𝕚𝕢𝕦𝕖𝕤

1. 🆃🅴🆂🆃 🅳🅴 🅼🅰🅽🅽-🆆🅷🅸🆃🅽🅴🆈 🆄 : Utilisé pour comparer les différences entre deux groupes indépendants.
2. 🆃🅴🆂🆃 🅳🅴 🆆🅸🅻🅲🅾🆇🅾🅽 🆂🅸🅶🅽🅴🅳-🆁🅰🅽🅺: Permet de comparer deux échantillons appariés ou des mesures répétées sur un même échantillon. Notez qu'il repose sur l’hypothèse de symétrie des différences, ce qui suscite des débats sur sa classification comme test non paramétrique.
3. 🆃🅴🆂🆃 🅳🅴 🅺🆁🆄🆂🅺🅰🅻-🆆🅰🅻🅻🅸🆂: Extension du test de Mann-Whitney U pour comparer plus de deux groupes indépendants.
4. 🅲🅾🆁🆁é🅻🅰🆃🅸🅾🅽 🅳🅴 🆂🅿🅴🅰🆁🅼🅰🅽: Évalue la force et la direction de l’association entre deux variables ordinales.
5. 🆃🅴🆂🆃 🅳🆄 🅺🅷🅸-🅳🅴🆄🆇 : Examine l’association entre des variables catégorielles.

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🛠 𝔸𝕡𝕡𝕝𝕚𝕔𝕒𝕥𝕚𝕠𝕟 𝕕𝕖𝕤 𝕄é𝕥𝕙𝕠𝕕𝕖𝕤 ℕ𝕠𝕟 ℙ𝕒𝕣𝕒𝕞é𝕥𝕣𝕚𝕢𝕦𝕖𝕤

• 𝓔𝓷 𝓡 : Utilisez la fonction 𝐰𝐢𝐥𝐜𝐨𝐱.𝐭𝐞𝐬𝐭() pour effectuer un 𝘁𝗲𝘀𝘁 𝗱𝗲 𝗪𝗶𝗹𝗰𝗼𝘅𝗼𝗻 et 𝐤𝐫𝐮𝐬𝐤𝐚𝐥.𝐭𝐞𝐬𝐭() pour le 𝘁𝗲𝘀𝘁 𝗱𝗲 𝗞𝗿𝘂𝘀𝗸𝗮𝗹-𝗪𝗮𝗹𝗹𝗶𝘀. Pour visualiser les résultats, le package 𝗴𝗴𝗽𝗹𝗼𝘁𝟮 est particulièrement efficace.
• 𝓔𝓷 𝓟𝔂𝓽𝓱𝓸𝓷: Le module 𝐬𝐜𝐢𝐩𝐲.𝐬𝐭𝐚𝐭𝐬 est idéal pour les tests comme 𝗠𝗮𝗻𝗻-𝗪𝗵𝗶𝘁𝗻𝗲𝘆 𝗨 et 𝗞𝗿𝘂𝘀𝗸𝗮𝗹-𝗪𝗮𝗹𝗹𝗶𝘀. Pour les visualisations, optez pour 𝗺𝗮𝘁𝗽𝗹𝗼𝘁𝗹𝗶𝗯 ou 𝘀𝗲𝗮𝗯𝗼𝗿𝗻.

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