📊 𝑻𝒆𝒔𝒕𝒔 𝒔𝒕𝒂𝒕𝒊𝒔𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆𝒔 : 𝒄𝒐𝒎𝒎𝒆𝒏𝒕 𝒄𝒉𝒐𝒊𝒔𝒊𝒓 𝒍𝒆 𝒃𝒐𝒏 𝒕𝒆𝒔𝒕 𝒑𝒐𝒖𝒓 𝒖𝒏𝒆 𝒂𝒏𝒂𝒍𝒚𝒔𝒆 𝒇𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆 ?

En statistique, choisir le bon test n’est pas un détail.

C’est une étape essentielle pour obtenir des 𝒓𝒆́𝒔𝒖𝒍𝒕𝒂𝒕𝒔 𝒇𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆𝒔, 𝒃𝒊𝒆𝒏 𝒊𝒏𝒕𝒆𝒓𝒑𝒓𝒆́𝒕𝒂𝒃𝒍𝒆𝒔 et 𝒔𝒄𝒊𝒆𝒏𝒕𝒊𝒇𝒊𝒒𝒖𝒆𝒎𝒆𝒏𝒕 𝒗𝒂𝒍𝒊𝒅𝒆𝒔.

Pensez à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 et à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓

Beaucoup d’étudiants, de chercheurs et d’analystes se posent souvent la même question :
𝑸𝒖𝒆𝒍 𝒕𝒆𝒔𝒕 𝒔𝒕𝒂𝒕𝒊𝒔𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆 𝒇𝒂𝒖𝒕-𝒊𝒍 𝒖𝒕𝒊𝒍𝒊𝒔𝒆𝒓 ?

La réponse dépend de plusieurs éléments :

✅ 𝑳𝒂 𝒏𝒂𝒕𝒖𝒓𝒆 𝒅𝒆 𝒍𝒂 𝒒𝒖𝒆𝒔𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆 𝒓𝒆𝒄𝒉𝒆𝒓𝒄𝒉𝒆
✅ 𝑳𝒆 𝒕𝒚𝒑𝒆 𝒅𝒆 𝒅𝒐𝒏𝒏𝒆́𝒆𝒔
✅ 𝑳𝒆 𝒏𝒐𝒎𝒃𝒓𝒆 𝒅𝒆 𝒈𝒓𝒐𝒖𝒑𝒆𝒔 𝒂̀ 𝒄𝒐𝒎𝒑𝒂𝒓𝒆𝒓
✅ 𝑳𝒆 𝒓𝒆𝒔𝒑𝒆𝒄𝒕 𝒅𝒆𝒔 𝒉𝒚𝒑𝒐𝒕𝒉𝒆̀𝒔𝒆𝒔 𝒔𝒕𝒂𝒕𝒊𝒔𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆𝒔
✅ 𝑳𝒂 𝒅𝒊𝒔𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆𝒔 𝒅𝒐𝒏𝒏𝒆́𝒆𝒔

Voici quelques tests parmi les plus utilisés :

📌 𝒁-𝒕𝒆𝒔𝒕 : comparer une moyenne à une moyenne connue
📌 𝑻-𝒕𝒆𝒔𝒕 : comparer une ou deux moyennes
📌 𝑨𝑵𝑶𝑽𝑨 : comparer plusieurs groupes
📌 𝑪𝒉𝒊-𝒅𝒆𝒖𝒙 : analyser des variables qualitatives
📌 𝑪𝒐𝒓𝒓𝒆́𝒍𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆 𝑷𝒆𝒂𝒓𝒔𝒐𝒏 : mesurer la relation entre deux variables numériques
📌 𝑺𝒑𝒆𝒂𝒓𝒎𝒂𝒏 : mesurer une relation sur données ordinales ou non normales
📌 𝑹𝒆́𝒈𝒓𝒆𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏 𝒍𝒊𝒏𝒆́𝒂𝒊𝒓𝒆 : modéliser et prédire une relation
📌 𝑴𝒂𝒏𝒏-𝑾𝒉𝒊𝒕𝒏𝒆𝒚 : alternative non paramétrique au t-test indépendant

👉 𝑨̀ 𝒓𝒆𝒕𝒆𝒏𝒊𝒓 :
Un test statistique ne se choisit pas au hasard.
Il doit être cohérent avec :

• 𝒍’𝒐𝒃𝒋𝒆𝒄𝒕𝒊𝒇 𝒅𝒆 𝒍’𝒂𝒏𝒂𝒍𝒚𝒔𝒆
• 𝒍𝒂 𝒔𝒕𝒓𝒖𝒄𝒕𝒖𝒓𝒆 𝒅𝒆𝒔 𝒅𝒐𝒏𝒏𝒆́𝒆𝒔
• 𝒍𝒆𝒔 𝒄𝒐𝒏𝒅𝒊𝒕𝒊𝒐𝒏𝒔 𝒅’𝒂𝒑𝒑𝒍𝒊𝒄𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏
• 𝒍𝒂 𝒏𝒂𝒕𝒖𝒓𝒆 𝒅𝒆 𝒍𝒂 𝒗𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆

⚠️ Un mauvais test peut conduire à une 𝒎𝒂𝒖𝒗𝒂𝒊𝒔𝒆 𝒄𝒐𝒏𝒄𝒍𝒖𝒔𝒊𝒐𝒏, même avec de bonnes données.

✅ 𝑷𝒆𝒕𝒊𝒕𝒆 𝒓𝒆̀𝒈𝒍𝒆 𝒑𝒓𝒂𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆 :
Avant de choisir un test, posez-vous toujours ces questions :

1️⃣ 𝑸𝒖𝒆𝒍 𝒆𝒔𝒕 𝒎𝒐𝒏 𝒐𝒃𝒋𝒆𝒄𝒕𝒊𝒇 ?
2️⃣ 𝑸𝒖𝒆𝒍 𝒕𝒚𝒑𝒆 𝒅𝒆 𝒅𝒐𝒏𝒏𝒆́𝒆𝒔 𝒂𝒊-𝒋𝒆 ?
3️⃣ 𝑪𝒐𝒎𝒃𝒊𝒆𝒏 𝒅𝒆 𝒈𝒓𝒐𝒖𝒑𝒆𝒔 𝒐𝒖 𝒅𝒆 𝒗𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆𝒔 𝒄𝒐𝒎𝒑𝒂𝒓𝒆́-𝒋𝒆 ?
4️⃣ 𝑳𝒆𝒔 𝒉𝒚𝒑𝒐𝒕𝒉𝒆̀𝒔𝒆𝒔 𝒅𝒖 𝒕𝒆𝒔𝒕 𝒔𝒐𝒏𝒕-𝒆𝒍𝒍𝒆𝒔 𝒓𝒆𝒔𝒑𝒆𝒄𝒕𝒆́𝒆𝒔 ?

📌 𝑩𝒐𝒏 𝒕𝒆𝒔𝒕 = 𝑩𝒐𝒏 𝒓𝒆́𝒔𝒖𝒍𝒕𝒂𝒕 = 𝑩𝒐𝒏𝒏𝒆 𝒅𝒆́𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏

Et vous, quel test statistique utilisez-vous le plus dans vos analyses : t-test, ANOVA, Chi-deux, corrélation, régression ou autre ? 👇

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