Nous vivons à une époque où l'information peut être déterminée mathématiquement à l'aide de statistiques. Cependant, l'étude des statistiques, semble-t-il, n'est pas simplement celle des faits et des chiffres.
L'inférence statistique consiste à utiliser des statistiques pour créer des décisions concernant les paramètres d'une population, sur la base d'un échantillonnage aléatoire. La mise en œuvre de l'inférence statistique implique des tests d'hypothèses et explique comment cette procédure est utilisée par les statisticiens pour simplement accepter ou rejeter l'hypothèse d'un paramètre de population. tu
Faits marquants
- Un test t apparié est une méthode statistique utilisée pour comparer les moyennes de deux échantillons liés, telles que des mesures prises sur les mêmes individus à des moments différents ou dans des conditions différentes.
- Un test t non apparié, également appelé test t pour échantillons indépendants, compare les moyennes de deux échantillons non liés, tels que les mesures de deux groupes d'individus.
- Le choix entre un test t apparié et non apparié dépend de la nature des données et de la question de recherche, avec des tests t appariés utilisés pour les échantillons liés et des tests t non appariés pour les échantillons indépendants.
Test T apparié vs test T non apparié
Une paire test t est un test statistique utilisé pour comparer les moyennes de deux échantillons liés ; en cela, les échantillons sont appariés ou appariés d'une manière ou d'une autre. Le jumelé test t est utilisé lorsqu'il existe un appariement naturel entre deux échantillons. Un non apparié test t est un test statistique utilisé pour comparer les moyennes de deux échantillons indépendants. Le test t non apparié est utilisé lorsqu'il n'y a pas d'appariement naturel entre les deux échantillons.
Tableau de comparaison
| Paramètre de comparaison | Test T apparié | Test T non apparié |
|---|---|---|
| Sens | Le test T apparié, également appelé test T à échantillons répétés, détermine la distinction entre les deux moyennes d'un même sujet. | Les tests T non appariés, également appelés tests T indépendants ou test T de l'étudiant, déterminent les deux groupes moyens de sujets différents / non liés. |
| Homogénéité des écarts | Sous Paired T-Test, la variance des deux groupes moyens n'est pas égale. | Sous test T non apparié, la variance des deux groupes moyens est égale. |
| Effets/incidences | Les tests T appariés traitent des erreurs très mineures puisque le test n'est effectué qu'entre deux groupes similaires. | Les tests T non appariés ont légèrement plus d'erreurs que les tests T appariés, car l'expérimentateur serait affecté par les variations entre deux sujets différents. |
| Résultat | Les tests T appariés n'ont pas besoin de collecter des quantités massives de données d'échantillons à des fins de comparaison, ce qui permet d'économiser de l'argent et du temps. | Étant donné que les tests T non appariés doivent comparer les moyennes de deux sujets indépendants, cela devient un processus légèrement plus coûteux et chronophage. |
Qu'est-ce que le test T apparié ?
Un test T apparié, également appelé test t de paire corrélée/test t d'échantillon apparié/test t dépendant, est une procédure statistique qui exécute un test sur des variables dépendantes. Un test apparié est effectué sur des sujets similaires avant l'attribution des données et deux tests sont effectués avant et après un traitement.
Hypothèse:
Les deux hypothèses sous test t apparié.
- L'hypothèse nulle (H0) : pas de différence significative entre les populations spécifiées, H0: μ1 = μ2
- L'hypothèse alternative (H1): il existe une différence statistiquement significative entre les deux moyennes de population causée par le rejet de l'hypothèse nulle. H1: 1 ≠ µ2
Hypothèses:
Le test t pour échantillons appariés fait les hypothèses suivantes :
- Les différences entre les paires similaires suivent une distribution de probabilité normale.
- Les observations doivent être échantillonnées indépendamment et identiquement distribuées.
- Un test t apparié est mesuré de manière progressive à l'aide de ratios ou d'intervalles. Étant donné que les tests T sont basés sur une distribution normale, les données doivent être continues et non discrètes
- Les variables indépendantes doivent comprendre deux groupes dépendants/similaires.
Qu'est-ce que le test T non apparié ?
Un test t non apparié, également connu sous le nom de test t pour échantillon indépendant/test t à deux échantillons, est une méthode statistique qui détermine s'il existe ou non une distinction significative entre les moyennes de deux groupes indépendants non liés. Par exemple : lorsque vous souhaitez comparer le cycle de sommeil moyen d'individus regroupés par sexe : groupes masculins et féminins.
Hypothèse pour le test t indépendant :
L'hypothèse nulle pour le test t indépendant est que les moyennes de population des deux groupes différents sont égales :
H0: μ1= µ2
L'hypothèse alternative est acceptée une fois l'hypothèse nulle rejetée, ce qui signifie que les moyennes de la population ne sont pas égales
H1: μ1 ≠ μ2
Pour rejeter ou accepter l'hypothèse nulle, un niveau de signification est critique. Cette valeur particulière est de 0.05.
Hypothèses:
- La première hypothèse concerne l'échelle de mesure - les données collectées doivent suivre une échelle continue ou ordinale.
- Les données doivent être recueillies auprès d'une partie de la population totale choisie au hasard.
- Les données doivent aboutir à une courbe de distribution normale en forme de cloche. Le niveau de signification peut être spécifié lorsqu'une distribution normale est supposée.
- Une taille d'échantillon massive doit être utilisée.
- La variance et les écarts types doivent être égaux pour les variables dépendantes.
Différences principales entre le test T apparié et le test T non apparié
- Tests T appariés signifie comparer la différence entre les deux groupes moyens de sujets dépendants. Par exemple : le QI de 5 étudiants avant et après la formation.
- L'écart de Tests T appariés est dit égal. Puisque la variance est égale, l'écart-type est également égal pour les deux groupes moyens.
- Tests T appariés a moins d'erreurs aléatoires puisque les tests T appariés traitent principalement de la recherche des variations entre deux groupes moyens de sujets similaires, l'expérimentateur n'a pas besoin de se concentrer sur les différences individuelles.
- Tests T appariés fait gagner beaucoup de temps et d'argent à l'expérimentateur car il n'a pas besoin de trouver de grandes quantités de données d'échantillon pour calculer les deux groupes moyens similaires. Tests T non appariés sont un processus légèrement plus coûteux et chronophage car l'expérimentateur devrait trouver beaucoup de données pour analyser les deux groupes moyens indépendants.
- https://libguides.library.kent.edu/SPSS/PairedSamplestTest
- https://libguides.library.kent.edu/SPSS/IndependentTTest
Dernière mise à jour : 11 juin 2023
J'ai mis tellement d'efforts à écrire ce billet de blog pour vous apporter de la valeur. Cela me sera très utile, si vous envisagez de le partager sur les réseaux sociaux ou avec vos amis/famille. LE PARTAGE C'EST ♥️
Emma Smith est titulaire d'une maîtrise en anglais du Irvine Valley College. Elle est journaliste depuis 2002, écrivant des articles sur la langue anglaise, le sport et le droit. En savoir plus sur moi sur elle page bio.
L'article fait un excellent travail en expliquant les concepts de tests t appariés et non appariés de manière complète. Une lecture incontournable pour tout passionné de statistiques.
Absolument! Les informations détaillées présentées ici en font une excellente ressource pour tous ceux qui cherchent à mieux comprendre les tests T.
Le contenu est très engageant et informatif. Cependant, j'aurais aimé que l'article approfondisse les exemples concrets d'utilisation de tests t appariés ou non.
Je comprends votre point de vue, Charlie Carter. L’inclusion d’exemples concrets rendrait certainement les concepts plus pertinents et plus pratiques.
Les explications détaillées de cet article sur les hypothèses et les hypothèses pour les tests t appariés et non appariés sont très instructives. C'est un trésor pour ceux qui s'intéressent aux statistiques.
Je ne pourrais pas être plus d'accord, Turner Tracy. La profondeur des informations fournies dans cet article est véritablement enrichissante pour quiconque étudie les statistiques.
Le niveau de perspicacité et de détail présenté ici est exceptionnel. Il s'agit d'une ressource inestimable pour comprendre les subtilités des tests t.
Les explications fournies pour les tests t appariés et non appariés sont complètes et précises. Cet article est en effet une source précieuse de connaissances.
Je ne pourrais pas être plus d'accord, Hollie10. Cet article constitue un excellent guide pour comprendre les subtilités des tests t.
L’analyse détaillée des hypothèses et des hypothèses pour les tests t appariés et non appariés est louable. Cela aide vraiment à comprendre les concepts sous-jacents.
Je cherchais un article qui explique les tests t de manière aussi approfondie. C’est exactement ce dont j’avais besoin pour mieux les comprendre.
Absolument! La clarté avec laquelle l'article explique les hypothèses et les hypothèses facilite la compréhension des concepts.
Les explications complètes de l'article et les comparaisons des tests t appariés et non appariés sont extrêmement utiles pour acquérir une compréhension nuancée de ces méthodes statistiques.
J’ai trouvé les comparaisons particulièrement éclairantes. L'article fait un travail fantastique en rendant les concepts des tests t plus accessibles.
Cet article résume brillamment les subtilités des tests t appariés et non appariés. C'est une ressource indispensable pour ceux qui naviguent dans le monde des statistiques.
La ventilation détaillée de l'article sur les hypothèses et les hypothèses derrière les tests t appariés et non appariés est très éclairante. Il fournit une base solide pour comprendre ces méthodes statistiques.
En effet, l'explication approfondie des hypothèses et des hypothèses dans l'article aide à démystifier la complexité des tests t.
J’ai trouvé les informations détaillées sur les hypothèses et les hypothèses exceptionnellement utiles. Cela ajoute une couche de profondeur à la compréhension des tests t.
La comparaison faite dans l'article entre les tests t appariés et non appariés met en évidence les implications pratiques du choix de l'un plutôt que de l'autre. Une lecture précieuse !
Absolument! Cet article fournit une compréhension claire des implications pratiques, ce qui en fait une ressource essentielle pour toute personne impliquée dans l'analyse statistique.
Cet article fournit une excellente explication de la différence entre les tests t appariés et non appariés. Bien écrit et instructif !
Je suis tout à fait d'accord avec toi, Lily22. Cet article est très pédagogique et facile à comprendre.
Je l'ai trouvé incroyablement utile ! Les concepts étaient clairement expliqués et le tableau comparatif permettait de différencier facilement les deux types de tests t.
La comparaison faite dans l'article entre les effets et les résultats des tests t appariés et non appariés donne une compréhension claire des implications pratiques du choix de l'un plutôt que de l'autre.
Les implications pratiques expliquées ici sont très importantes à prendre en compte par les chercheurs et les statisticiens. Cet article fournit des informations précieuses.
J'ai trouvé le tableau de comparaison incroyablement utile pour visualiser les différences entre les tests t appariés et non appariés. Excellente ressource !