🧪 𝗟𝗲 𝗧𝗲𝘀𝘁 𝗱’𝗛𝘆𝗽𝗼𝘁𝗵è𝘀𝗲 : Comprendre et Décider à partir des Données 📊

Le test d’hypothèse est une méthode statistique utilisée pour prendre des décisions ou faire des inférences sur les paramètres d’une population à partir des données d’un échantillon.

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𝗧𝗲𝘀𝘁𝘀 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺é𝘁𝗿𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀

Définition : utilisés lorsque les données suivent une loi de distribution connue (généralement normale) et respectent certaines hypothèses comme l’homogénéité des variances.

Caractéristiques principales :

• Reposent sur une distribution statistique

• Plus puissants quand les hypothèses sont respectées

• Nécessitent des données à échelle d’intervalle ou de ratio

Outils courants :

• Test t (comparaison des moyennes)

• Test z (grands échantillons)

• ANOVA (Analyse de la variance pour plusieurs groupes)

• Corrélation de Pearson (relations linéaires)

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𝗧𝗲𝘀𝘁𝘀 𝗻𝗼𝗻-𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺é𝘁𝗿𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀

Définition : utilisés lorsque les données ne suivent pas une loi spécifique ou que les hypothèses des tests paramétriques sont violées.

Caractéristiques principales :

• Aucune hypothèse de distribution

• Adaptés aux données ordinales ou nominales

• Plus robustes pour petits échantillons ou distributions asymétriques

Outils courants :

• Test de Mann-Whitney (alternative au t-test)

• Test de Wilcoxon (échantillons appariés)

• Test de Kruskal-Wallis (alternative à l’ANOVA)

• Test du Chi-deux (variables catégorielles)

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