Le test T et la régression linéaire sont des termes liés aux statistiques inférentielles. La méthode statistique nous aide à généraliser et à prédire une population en prenant un petit échantillon illustratif.
Faits marquants
- Un test t est un test statistique utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes. Dans le même temps, la régression linéaire est une méthode de modélisation de la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.
- Les tests T aident à déterminer si les différences entre les groupes sont significatives, tandis que la régression linéaire peut prédire la valeur d'une variable dépendante en fonction des valeurs des variables indépendantes.
- Les tests T sont limités à la comparaison des moyennes, tandis que la régression linéaire peut modéliser des relations complexes et contrôler les variables confusionnelles.
Test T vs régression linéaire
La différence entre le test T et la régression linéaire est que la régression linéaire est appliquée pour élucider la corrélation entre une ou deux variables en ligne droite. Dans le même temps, le test T est l'un des outils de tests d'hypothèses appliqués aux coefficients de pente ou aux coefficients de régression dérivés d'une simple régression linéaire.
Tandis que Test T est l'un des tests utilisés dans les tests d'hypothèses, la régression linéaire est l'un des types d'analyse de régression.
Un test T est l'un des tests d'hypothèse effectués pour déterminer si la différence entre les moyennes de deux groupes est remarquable ou non, c'est-à-dire si ces différences peuvent être survenues par hasard.
Tableau de comparaison
| Paramètre de comparaison | Test T | Régression Linéaire |
|---|---|---|
| Méthode statistique | Un test T est l'un des outils de test hypothétique, qui à son tour est une méthode de statistiques inférentielles. | La régression linéaire est l'un des types d'analyse de régression et est également une méthode statistique inférentielle. |
| Utilisation | Un test T est utilisé pour comparer les moyennes de deux ensembles de données observées et pour déterminer dans quelle mesure cette différence est « fortuite ». | La régression linéaire est utilisée pour trouver la relation entre une variable dépendante ou de résultat et une ou plusieurs variables indépendantes ou prédictives. |
| Types | Les tests T sont principalement de trois types, à savoir le test t pour échantillon indépendant (comparaison entre la moyenne de deux ensembles de données), le test T pour échantillon apparié (comparant les normes d'ensembles identiques de données à des intervalles différents) et un échantillon T- test (comparant la moyenne d'un seul ensemble de données avec une moyenne connue). | Il existe deux types de régression linéaire : la régression linéaire simple (comprenant une variable dépendante et une variable indépendante) et la régression linéaire multiple (comprenant une variable dépendante et deux variables indépendantes ou plus). |
| Applications pratiques | Le test T peut être utilisé pour tester les rendements de deux portefeuilles différents gérés selon deux stratégies d'investissement différentes. Il a d'abord été utilisé pour vérifier la qualité constante de la stout dans une brasserie. | La régression linéaire est principalement utilisée pour observer le comportement des clients, la tarification, la prévision des ventes d'une entreprise, la météo, la croissance du PIB, etc. |
| Le nombre de variables ou d'ensembles pouvant être utilisés. | Seuls deux ensembles de données ou groupes peuvent être utilisés dans un test T. | Bien qu'il n'y ait qu'un seul régressand, le nombre de régresseurs peut être supérieur à deux. |
Qu'est-ce que le test T ?
Un test T est l'un des instruments utilisés dans les tests d'hypothèses pour comparer deux ensembles de données différents et leurs moyennes ou moyennes.
Il a été utilisé pour la première fois par William Sealy Gosset, un chimiste qui travaillait pour une brasserie nommée Guinness, pour surveiller la qualité constante de la stout.
Peu à peu, il a été mis à jour, et maintenant il fait référence à tous les tests d'hypothèse dans lesquels les données, lorsqu'elles sont analysées, sont supposées être équivalentes à une distribution t (une courbe de distribution en forme de cloche avec des queues plus lourdes) si l'hypothèse nulle (l'hypothèse qu'il n'existe aucune relation entre les ensembles de données) s'avère correcte.
Il existe trois types de tests T :
- Test T pour échantillons indépendants : Il est utilisé pour comparer deux ensembles différents de données observées et leurs moyennes.
- Test T d'échantillon apparié : Il compare la moyenne d'un seul ensemble de données observées à différents moments.
- Un échantillon de test T : Il compare la moyenne d'un seul ensemble de données et d'une norme connue.
En tant qu'approche pour tester l'hypothèse, le test T est assez conservateur. Il ne peut être appliqué qu'à deux ensembles de données et ne convient qu'aux petits.
Qu'est-ce que la régression linéaire?
La régression linéaire est une méthode de statistiques déductives qui tente d'expliquer la corrélation entre une variable dépendante (Y) et une ou plusieurs variables indépendantes (X) à l'aide d'une ligne droite.
- Un ensemble de variables explicatives prédit-il correctement la variable de résultat ?
- Si tel est le cas, quelles sont les variables indépendantes ou explicatives les plus importantes qui affectent de manière significative la variable dépendante ou de résultat ?
- Et enfin, dans quelle mesure un changement de ces variables indépendantes ou explicatives affecte-t-il le résultat ou la variable dépendante ?
De même, une relation entre la variable dépendante et la variable indépendante est dite néfaste si la première diminue avec une augmentation de la seconde.
La régression linéaire a trois utilisations :
- Pour décider de la force des variables indépendantes, c'est-à-dire dans quelle mesure elles influencent la variable indépendante.
- Pour prévoir l'évolution de la variable dépendante induite par les variables indépendantes.
- Pour prédire les tendances et les valeurs futures.
Il existe principalement deux régressions linéaires : Régression linéaire simple qui se compose d'une variable dépendante et d'une variable indépendante, et la régression linéaire multiple, qui comprend la variable dépendante et deux ou plusieurs variables indépendantes.
Différences principales entre le test T et la régression linéaire
- La principale différence entre une régression linéaire et un test T est que la régression linéaire explique la corrélation entre un régressant et un ou plusieurs régresseurs et la mesure dans laquelle ce dernier influence le premier.
- L'analyse de régression linéaire peut être effectuée même avec des ensembles de données plus volumineux, mais un test T ne convient qu'aux ensembles de données plus petits.
- https://www.banglajol.info/index.php/JSR/article/view/9067
- https://injuryprevention.bmj.com/content/4/1/52.short
Dernière mise à jour : 11 juin 2023
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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.
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