Dans le monde des statistiques, les calculs, les hypothèses et les conclusions prévalent. Parmi tous les tests et résultats, les tests t et la valeur p sont les deux techniques d'hypothèse les plus déroutantes.
Alors que les deux se trouvent dans le même sous-ensemble de statistiques et fournissent une mesure supplémentaire de l'hypothèse et de l'interdépendance. Les deux épreuves ne sont pas les mêmes !
Faits marquants
- Un test t est un test statistique utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes, tandis qu'une valeur p mesure la preuve par rapport à une hypothèse nulle dans le test d'hypothèse.
- Les tests T déterminent si les différences entre les groupes sont significatives, tandis que les valeurs p aident à quantifier la force des preuves contre l'hypothèse nulle.
- Les tests T sont spécifiques à la comparaison des moyennes, tandis que les valeurs p s'appliquent à divers tests statistiques.
Test T vs valeur P
La différence entre Test T et P-Value signifie qu'un test T est utilisé pour analyser le taux de différence entre les moyennes des échantillons. En revanche, le p-valeur est effectuée pour obtenir une preuve qui peut être utilisée pour nier l'indifférence entre les moyennes de deux pièces.
Test T fournit la différence entre deux mesures dans une plage normale, tandis que la valeur p se concentre sur le côté extrême de l'échantillon et fournit ainsi un résultat décisif.
Bien qu'interdépendants, les deux montrent divers aspects d'un échantillon et déterminent différents paramètres de population à partir desquels les modèles sont déduits.
Tableau de comparaison
| Paramètre de comparaison | Test T | Valeur P |
|---|---|---|
| Formulaire complet | Statistique de test | Valeur de probabilité |
| Direction des statistiques | Statistiques déductives | Statistiques déductives |
| Tests d'hypothèses | Oui | Oui |
| Moyennes des échantillons | alternance | Null-Identique |
| Résultat | Différence de moyenne | Nier les hypothèses nulles |
Qu'est-ce que le test T ?
Un test T est un test statistique déterminant le taux de différence entre les moyennes de deux ensembles liés. Il entre dans la catégorie des statistiques, qui se rapporte aux prédictions d'un échantillon de population.
Le test T peut être effectué sur un ensemble de données co-liées ; la caractéristique commune peut être l'âge, la région, la prestation de services ou tout autre facteur de ce genre.
Les trois types célèbres de tests t sont ; modèle d'échantillon apparié, un échantillon et tests indépendants à deux échantillons.
Le test d'échantillon apparié est lorsque le test est effectué sur le même échantillon à des moments différents. Il s'agit d'en déduire l'impact des divers facteurs externes sur le modèle.
Un test d'échantillon indépendant est un nom donné; lorsqu'un facteur particulier des échantillons est prélevé, deux ensembles de données provenant de deux modèles différents sont extraits.
Qu'est-ce que la valeur P ?
La valeur P est le test d'hypothèse utilisé pour nier que les moyennes de deux échantillons n'ont pas de différence.
Alpha est le terme utilisé pour décrire une probabilité prédéterminée. Dans le même temps, la valeur p est le terme utilisé pour la probabilité, calculée après une analyse approfondie de la population et de l'échantillon.
Dans certains cas, la même hypothèse est rejetée à tort ; il est fait lorsque la supposition nulle est vraie, mais comme le nombre substantiel est supérieur à la valeur p, il est laissé.
Si la valeur p est d'une nature si triviale qu'il faut finalement déclarer que les moyennes n'ont pas de différence, alors dans un tel cas, les tests et les résultats de l'ensemble du test sont considérés comme sans conséquence.
Différences principales entre le test T et la valeur P
Un regard ardent montre les différences significatives entre T-test et P-value :
- La taille de l'échantillon a un impact sur la valeur P ; plus l'échantillon est significatif, plus la valeur est faible. Alors que la valeur t déduite du test t est directement proportionnelle à la taille de l'échantillon, plus l'échantillon est grand, plus la valeur est élevée.
- On dit que le résultat du test t est directement pertinent pour l'ensemble de la population, alors que dans le cas de la p-value, cette affirmation n'est pas valide !
- https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1198/tast.2010.08261
- https://www.ajol.info/index.php/aipm/article/view/64038
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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