Q: Comment interpréter les résultats du test t ?

Examinez la p-valeur, l'intervalle de confiance et la taille de l'effet. Une p-valeur <0,05 indique généralement une différence significative. L'intervalle de confiance montre la plage de différences plausibles.

Q: Qu'est-ce que la taille de l'effet dans un test t ?

La taille de l'effet (par exemple, le coefficient d de Cohen) mesure l'ampleur de la différence entre les moyennes des groupes, au-delà de la question de savoir si la différence est statistiquement significative. Elle aide à comprendre l'importance pratique de la différence.

Q: Quand dois-je utiliser un test Z au lieu d'un test t ?

Le test Z est utilisé lorsque vous connaissez la variance de la population et que vous avez une grande taille d'échantillon. Le test t est plus approprié lorsque la variance de la population est inconnue et estimée à partir de l'échantillon, en particulier pour les petits échantillons.

Q: Qu'est-ce que l'hypothèse nulle dans un test t ?

L'hypothèse nulle (H0) dans un test t stipule généralement qu'il n'y a pas de différence significative entre les moyennes des deux groupes comparés. Le test t évalue s'il y a suffisamment de preuves pour rejeter cette hypothèse.

Question 1

Qu'est-ce que le test t à deux échantillons et quand faut-il l'utiliser ?

Accepted Answer

Le test t à deux échantillons compare les moyennes de deux groupes indépendants pour déterminer si elles diffèrent de manière significative. Utilisez-le pour comparer les moyennes entre deux groupes avec des données continues.

Question 2

Quelle est la différence entre les tests t appariés et non appariés ?

Accepted Answer

Les tests t appariés comparent des mesures liées (avant/après, paires appariées). Les tests t non appariés comparent des groupes indépendants. Choisissez en fonction de la conception de votre étude et de la structure des données.

Question 3

Comment savoir si mes données répondent aux hypothèses du test t ?

Accepted Answer

Les tests t supposent: une distribution normale (ou une grande taille d'échantillon), des observations indépendantes et des variances égales entre les groupes. L'outil peut fournir des tests pour ces hypothèses.

Question 4

De quelle taille d'échantillon ai-je besoin pour obtenir des résultats fiables ?

Accepted Answer

Pour les petits échantillons (généralement n < 30), il est important que les données de chaque groupe suivent approximativement une loi normale ou qu'il n'y ait pas de valeurs aberrantes significatives. À mesure que la taille de l'échantillon augmente, l'impact des écarts à la normalité diminue grâce au théorème central limite.

Question 5

Comment interpréter les résultats du test t ?

Accepted Answer

Examinez la p-valeur, l'intervalle de confiance et la taille de l'effet. Une p-valeur <0,05 indique généralement une différence significative. L'intervalle de confiance montre la plage de différences plausibles.

Question 6

Qu'est-ce que la taille de l'effet dans un test t ?

Accepted Answer

La taille de l'effet (par exemple, le coefficient d de Cohen) mesure l'ampleur de la différence entre les moyennes des groupes, au-delà de la question de savoir si la différence est statistiquement significative. Elle aide à comprendre l'importance pratique de la différence.

Question 7

Quand dois-je utiliser un test Z au lieu d'un test t ?

Accepted Answer

Le test Z est utilisé lorsque vous connaissez la variance de la population et que vous avez une grande taille d'échantillon. Le test t est plus approprié lorsque la variance de la population est inconnue et estimée à partir de l'échantillon, en particulier pour les petits échantillons.

Question 8

Qu'est-ce que l'hypothèse nulle dans un test t ?

Accepted Answer

L'hypothèse nulle (H0) dans un test t stipule généralement qu'il n'y a pas de différence significative entre les moyennes des deux groupes comparés. Le test t évalue s'il y a suffisamment de preuves pour rejeter cette hypothèse.

Calculateur de test AB: test T à deux échantillons

Échantillon 1

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