Les tests statistiques

Evaluez vos hypothèses statistiques en fonction de vos échantillons

Tests Paramétriques

  • Comparaison des paramètres de 2 échantillons

Comparaison de mesures numériques ou de proportions obéissant à la loi normale pour 2 échantillons indépendants :

  • test t de Student
  • test F de Fisher

Les échantillons peuvent être indépendants pour tous les tests et appariés dans le cas des tests portant sur les moyennes.

  • Comparaison de deux proportions
    • test du Khi²
    • tests Non Paramétriques
  • Comparaison de 2 échantillons indépendants

Tests Non Paramétriques

Déterminez si les échantillons proviennent de la même population ou de 2 populations différentes.

  • Test de Kolmogorov-Smirnov,
  • Test de Mann-Whitney.
  • Comparaison de 2 échantillons appariés

Comparaison de mesures numériques sur des échantillons n’obéissant pas à la loi normale pour 2 échantillons appariés :

  • Test de Wilcoxon signé,
  • Test du signe.

Ces tests sont disponibles pour tester des hypothèse bilatérales ou unilatérales.

  • Comparaison de k échantillons indépendants (test de Kruskal-Wallis)

Comparaison de mesures numériques sur des échantillons n’obéissant pas à la loi normale pour k échantillons indépendants.

  • Comparaison de k échantillons appariés (test de Friedman)

Comparaison de mesures numériques sur des échantillons n’obéissant pas à la loi normale pour k échantillons appariés

Le seuil du risque alpha de probabilité de rejeter l’hypothèse nulle est paramétrable par l’utilisateur pour tous les tests.