📊 𝓩-𝓣𝓮𝓼𝓽 : 𝓤𝓷 𝓟𝓲𝓵𝓲𝓮𝓻 𝓭𝓮 𝓵’𝓐𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓢𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮 à 𝓜𝓪î𝓽𝓻𝓲𝓼𝓮𝓻 𝓐𝓫𝓼𝓸𝓵𝓾𝓶𝓮𝓷𝓽 !

 Le 𝗭-𝗧𝗲𝘀𝘁 est une méthode statistique puissante utilisée pour vérifier s’il existe une différence significative entre la moyenne d’un échantillon et celle d’une population, ou entre deux groupes. S’il est bien appliqué, il peut conduire à des conclusions rigoureuses ; mal utilisé, il peut fausser toute votre analyse.

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✅ 𝕻𝖔𝖚𝖗𝖖𝖚𝖔𝖎 𝖚𝖙𝖎𝖑𝖎𝖘𝖊𝖗 𝖑𝖊 𝖙𝖊𝖘𝖙 𝖅 ?

✔️ Il permet une 𝘃é𝗿𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗽𝗿é𝗰𝗶𝘀𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗵𝘆𝗽𝗼𝘁𝗵è𝘀𝗲𝘀 sur une moyenne connue.
✔️ Idéal pour les 𝗴𝗿𝗮𝗻𝗱𝘀 é𝗰𝗵𝗮𝗻𝘁𝗶𝗹𝗹𝗼𝗻𝘀 𝗮𝘃𝗲𝗰 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗰𝗼𝗻𝗻𝘂𝗲, il fournit des résultats solides.
✔️ Simple et largement compris, il assure une interprétation 𝗳𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲 𝗲𝘁 𝗿𝗲𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗯𝗹𝗲.

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❌ 𝕬𝖙𝖙𝖊𝖓𝖙𝖎𝖔𝖓 𝖆𝖚𝖝 𝖊𝖗𝖗𝖊𝖚𝖗𝖘 𝖈𝖑𝖆𝖘𝖘𝖎𝖖𝖚𝖊𝖘 !

🚫 Utiliser un 𝗽𝗲𝘁𝗶𝘁 é𝗰𝗵𝗮𝗻𝘁𝗶𝗹𝗹𝗼𝗻 invalide les résultats.
🚫 Des données 𝗻𝗼𝗻 𝗻𝗼𝗿𝗺𝗮𝗹𝗲𝘀 faussent les conclusions.
🚫 Appliquer le test sans connaître la 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗻𝗰𝗲 de la population est une erreur.
🚫 Une confiance aveugle dans le test Z sans vérifier les hypothèses mène à 𝐝𝐞𝐬 𝐢𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫é𝐭𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 𝐞𝐫𝐫𝐨𝐧é𝐞𝐬.

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📌 À 𝖗𝖊𝖙𝖊𝖓𝖎𝖗 : Le 𝗭-𝗧𝗲𝘀𝘁 reste utile pour les grandes bases, mais des alternatives modernes comme le 𝗯𝗼𝗼𝘁𝘀𝘁𝗿𝗮𝗽 ou les méthodes 𝗯𝗮𝘆é𝘀𝗶𝗲𝗻𝗻𝗲𝘀 sont préférables si les conditions classiques ne sont pas réunies.

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💻 𝕮𝖔𝖒𝖒𝖊𝖓𝖙 𝖑𝖊 𝖋𝖆𝖎𝖗𝖊 ?

🔹 𝔼𝕟 ℝ : 𝐳.𝐭𝐞𝐬𝐭() via le package 𝗕𝗦𝗗𝗔
🔹 𝔼𝕟 ℙ𝕪𝕥𝕙𝕠𝕟: 𝘇𝘁𝗲𝘀𝘁() du module 𝘀𝘁𝗮𝘁𝘀𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀

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