📊 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐫𝐞 𝐥𝐞𝐬 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭𝐬 : 𝐮𝐧𝐞 𝐛𝐚𝐬𝐞 𝐢𝐧𝐝𝐢𝐬𝐩𝐞𝐧𝐬𝐚𝐛𝐥𝐞 𝐞𝐧 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞
Les 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭𝐬 sont des tests statistiques utilisés pour 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐚𝐫𝐞𝐫 𝐝𝐞𝐬 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞𝐬 et vérifier si les différences observées sont 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐪𝐮𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐬𝐢𝐠𝐧𝐢𝐟𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬.
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Voici les principaux types de 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭𝐬 selon la situation :
𝐓𝐞𝐬𝐭 𝐭 𝐝𝐞 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞 𝐬𝐮𝐫 𝐮𝐧 𝐞́𝐜𝐡𝐚𝐧𝐭𝐢𝐥𝐥𝐨𝐧 (𝐨𝐧𝐞-𝐬𝐚𝐦𝐩𝐥𝐞 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭)
Objectif : comparer la moyenne d’un seul échantillon à une moyenne connue ou hypothétique.
Exemple : tester si la taille moyenne des plantes de votre expérience est différente de la taille standard de 20 cm. 𝐓𝐞𝐬𝐭 𝐭 𝐝𝐞 𝐝𝐞𝐮𝐱 𝐞́𝐜𝐡𝐚𝐧𝐭𝐢𝐥𝐥𝐨𝐧𝐬 𝐢𝐧𝐝𝐞́𝐩𝐞𝐧𝐝𝐚𝐧𝐭𝐬 (𝐮𝐧𝐩𝐚𝐢𝐫𝐞𝐝 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭) Objectif : comparer les moyennes de deux groupes indépendants.
Hypothèse : les groupes ne sont pas liés, avec variances égales ou non. Exemple : comparer le rendement moyen entre des plantes cultivées dans le sol A vs. le sol B. 𝐓𝐞𝐬𝐭 𝐭 𝐝𝐞 𝐩𝐚𝐢𝐫𝐞𝐬 (𝐩𝐚𝐢𝐫𝐞𝐝 𝐬𝐚𝐦𝐩𝐥𝐞 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭) Objectif : comparer les moyennes d’un même groupe à deux moments différents ou sur des paires appariées. Exemple : mesurer le nombre de feuilles des mêmes plantes avant et après application d’un engrais.
Les 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭𝐬 sont donc essentiels pour toute analyse de données quantitatives, que ce soit en recherche, en économie, ou en data science.________________________________________
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