𝐐𝐮𝐞𝐥 𝐭𝐞𝐬𝐭 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞 𝐜𝐡𝐨𝐢𝐬𝐢𝐫 ? 𝐔𝐧 𝐫𝐞𝐩𝐞̀𝐫𝐞 𝐬𝐢𝐦𝐩𝐥𝐞 𝐩𝐨𝐮𝐫 𝐦𝐢𝐞𝐮𝐱 𝐝𝐞́𝐜𝐢𝐝𝐞𝐫 📊

Si le choix du 𝐛𝐨𝐧 𝐭𝐞𝐬𝐭 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞 vous semble parfois compliqué, ce petit repère peut vous aider à y voir plus clair. ⤵️

𝐀̀ 𝐧𝐨𝐭𝐞𝐫 : les 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 𝐝𝐞𝐬𝐜𝐫𝐢𝐩𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 permettent de résumer les données, mais elles ne constituent pas des 𝐭𝐞𝐬𝐭𝐬 𝐝’𝐡𝐲𝐩𝐨𝐭𝐡𝐞̀𝐬𝐞𝐬.

✅ 𝐓𝐞𝐬𝐭 𝐙 : adapté aux 𝐠𝐫𝐚𝐧𝐝𝐬 𝐞́𝐜𝐡𝐚𝐧𝐭𝐢𝐥𝐥𝐨𝐧𝐬 lorsque la 𝐯𝐚𝐫𝐢𝐚𝐧𝐜𝐞 𝐝𝐞 𝐥𝐚 𝐩𝐨𝐩𝐮𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 est connue.

✅ 𝐓𝐞𝐬𝐭 𝐭 : utilisé pour 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐚𝐫𝐞𝐫 𝐝𝐞𝐬 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞𝐬, notamment avec des 𝐞́𝐜𝐡𝐚𝐧𝐭𝐢𝐥𝐥𝐨𝐧𝐬 𝐩𝐥𝐮𝐬 𝐩𝐞𝐭𝐢𝐭𝐬.

✅ 𝐀𝐍𝐎𝐕𝐀 : recommandé pour 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐚𝐫𝐞𝐫 𝐥𝐞𝐬 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐭𝐫𝐨𝐢𝐬 𝐠𝐫𝐨𝐮𝐩𝐞𝐬 𝐨𝐮 𝐩𝐥𝐮𝐬.

✅ 𝐂𝐨𝐫𝐫𝐞́𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞 𝐏𝐞𝐚𝐫𝐬𝐨𝐧 : mesure la 𝐫𝐞𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐥𝐢𝐧𝐞́𝐚𝐢𝐫𝐞 entre deux 𝐯𝐚𝐫𝐢𝐚𝐛𝐥𝐞𝐬 𝐜𝐨𝐧𝐭𝐢𝐧𝐮𝐞𝐬.

✅ 𝐓𝐞𝐬𝐭 𝐔 𝐝𝐞 𝐌𝐚𝐧𝐧–𝐖𝐡𝐢𝐭𝐧𝐞𝐲 : une bonne alternative 𝐧𝐨𝐧 𝐩𝐚𝐫𝐚𝐦𝐞́𝐭𝐫𝐢𝐪𝐮𝐞 lorsque les données ne respectent pas les 𝐡𝐲𝐩𝐨𝐭𝐡𝐞̀𝐬𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐧𝐨𝐫𝐦𝐚𝐥𝐢𝐭𝐞́.

L’essentiel n’est pas seulement de retenir les noms des tests.
La vraie compétence consiste à comprendre 𝐩𝐨𝐮𝐫𝐪𝐮𝐨𝐢 un test est adapté à vos 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬 et à votre 𝐪𝐮𝐞𝐬𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞 𝐫𝐞𝐜𝐡𝐞𝐫𝐜𝐡𝐞.

Et vous, 𝐪𝐮𝐞𝐥 𝐚𝐮𝐭𝐫𝐞 𝐭𝐞𝐬𝐭 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞 ajouteriez-vous à cette liste ? 👇

Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓 avec vos amis et collègues !

Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciel et modèles statistiques, nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre formation en 𝙀𝙘𝙤𝙣𝙤𝙢é𝙩𝙧𝙞𝙚 𝙚𝙩 𝙏𝙚𝙘𝙝𝙣𝙞𝙦𝙪𝙚𝙨 𝙌𝙪𝙖𝙣𝙩𝙞𝙩𝙖𝙩𝙞𝙫𝙚𝙨 https://forms.gle/yZAZimRXbTFbUWZk6

#𝐏𝐡𝐃 #𝐑𝐞𝐜𝐡𝐞𝐫𝐜𝐡𝐞 #𝐒𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 #𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐞𝐃𝐞𝐃𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬 #𝐌𝐞́𝐭𝐡𝐨𝐝𝐨𝐥𝐨𝐠𝐢𝐞