𝑩𝒊𝒆𝒏 𝒄𝒉𝒐𝒊𝒔𝒊𝒓 𝒔𝒐𝒏 𝒕𝒆𝒔𝒕 𝒔𝒕𝒂𝒕𝒊𝒔𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆 : 𝒍𝒂 𝒄𝒍𝒆́ 𝒅’𝒖𝒏𝒆 𝒂𝒏𝒂𝒍𝒚𝒔𝒆 𝒇𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆 📊

En analyse de données, 𝐥𝐞 𝐜𝐡𝐨𝐢𝐱 𝐝𝐮 𝐭𝐞𝐬𝐭 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞 n’est jamais un détail.

Il peut influencer directement la 𝐪𝐮𝐚𝐥𝐢𝐭𝐞́, la 𝐩𝐫𝐞́𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 et la 𝐜𝐫𝐞́𝐝𝐢𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭𝐞́ de vos résultats.

Autrement dit, une bonne question de recherche mérite aussi 𝐥𝐞 𝐛𝐨𝐧 𝐨𝐮𝐭𝐢𝐥 𝐝’𝐚𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐞.

Voici un repère simple pour mieux vous orienter :

✅ 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐚𝐫𝐞𝐫 𝟐 𝐠𝐫𝐨𝐮𝐩𝐞𝐬 𝐢𝐧𝐝𝐞́𝐩𝐞𝐧𝐝𝐚𝐧𝐭𝐬
→ 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭 𝐩𝐨𝐮𝐫 𝐞́𝐜𝐡𝐚𝐧𝐭𝐢𝐥𝐥𝐨𝐧𝐬 𝐢𝐧𝐝𝐞́𝐩𝐞𝐧𝐝𝐚𝐧𝐭𝐬

✅ 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐚𝐫𝐞𝐫 𝐮𝐧 𝐚𝐯𝐚𝐧𝐭 / 𝐚𝐩𝐫𝐞̀𝐬
→ 𝐭-𝐭𝐞𝐬𝐭 𝐚𝐩𝐩𝐚𝐫𝐢𝐞́

✅ 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐚𝐫𝐞𝐫 𝟑 𝐠𝐫𝐨𝐮𝐩𝐞𝐬 𝐨𝐮 𝐩𝐥𝐮𝐬
→ 𝐀𝐍𝐎𝐕𝐀

✅ 𝐃𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬 𝐧𝐨𝐧 𝐧𝐨𝐫𝐦𝐚𝐥𝐞𝐬
→ 𝐌𝐚𝐧𝐧-𝐖𝐡𝐢𝐭𝐧𝐞𝐲 ou 𝐊𝐫𝐮𝐬𝐤𝐚𝐥-𝐖𝐚𝐥𝐥𝐢𝐬

✅ 𝐄́𝐭𝐮𝐝𝐢𝐞𝐫 𝐥𝐚 𝐫𝐞𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐞𝐧𝐭𝐫𝐞 𝐝𝐞𝐮𝐱 𝐯𝐚𝐫𝐢𝐚𝐛𝐥𝐞𝐬
→ 𝐜𝐨𝐫𝐫𝐞́𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞 𝐏𝐞𝐚𝐫𝐬𝐨𝐧 ou 𝐝𝐞 𝐒𝐩𝐞𝐚𝐫𝐦𝐚𝐧

✅ 𝐕𝐚𝐫𝐢𝐚𝐛𝐥𝐞𝐬 𝐜𝐚𝐭𝐞́𝐠𝐨𝐫𝐢𝐞𝐥𝐥𝐞𝐬
→ 𝐭𝐞𝐬𝐭 𝐝𝐮 𝐊𝐡𝐢-𝐝𝐞𝐮𝐱

✅ 𝐏𝐫𝐞́𝐝𝐢𝐫𝐞 𝐮𝐧 𝐫𝐞́𝐬𝐮𝐥𝐭𝐚𝐭
→ 𝐫𝐞́𝐠𝐫𝐞𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐥𝐢𝐧𝐞́𝐚𝐢𝐫𝐞 ou 𝐫𝐞́𝐠𝐫𝐞𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐥𝐨𝐠𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞

💡 𝐀̀ 𝐫𝐞𝐭𝐞𝐧𝐢𝐫 :
La statistique devient beaucoup plus simple lorsque l’on comprend 𝐪𝐮𝐞𝐥 𝐭𝐞𝐬𝐭 𝐜𝐨𝐫𝐫𝐞𝐬𝐩𝐨𝐧𝐝 𝐚̀ 𝐪𝐮𝐞𝐥 𝐩𝐫𝐨𝐛𝐥𝐞̀𝐦𝐞.

Un test mal choisi peut conduire à une interprétation fragile.
Un test bien choisi renforce au contraire la 𝐩𝐞𝐫𝐭𝐢𝐧𝐞𝐧𝐜𝐞 de l’analyse et la 𝐟𝐨𝐫𝐜𝐞 des conclusions.

📌 C’est donc un repère précieux à 𝐬𝐚𝐮𝐯𝐞𝐠𝐚𝐫𝐝𝐞𝐫 pour tous ceux qui travaillent en :

𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐜𝐞
𝐚𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐞 𝐝𝐞 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬
𝐫𝐞𝐜𝐡𝐞𝐫𝐜𝐡𝐞
𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞 𝐚𝐩𝐩𝐥𝐢𝐪𝐮𝐞́𝐞

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