Quand faire un test de Wilcoxon ?

Lorsque on a affaire à deux échantillons appariés (c'est-à-dire non indépendants), on applique le test de Wilcoxon. Tous ces tests sont dits non paramétriques car ils ne nécessitent pas d'estimation de la moyenne et de la variance.

Comment savoir quel test statistique utilisé ?

Les tests que vous pouvez utiliser sont alors le test de Student ou le test de Wilcoxon-Mann-Whitney, selon si les groupes suivent une distribution normale (en forme de cloche). Si vous avez plus de deux groupes dans votre étude, comme l'ethnicité (africaine, asiatique, blanche, etc.)

Quand utiliser le test de Mann-whitney ?

Les tests de Mann-Whitney servent à vérifier que deux échantillons d'une population ont une position équivalente. Les observations des deux groupes sont combinées et ordonnées, et il leur est attribué un rang moyen en cas d'ex aequo.

Quel test non paramétrique utiliser ?

Test de Mann Whitney

Il correspond à la version non paramétrique du test de Student pour deux échantillons indépendants. Il est également appelé le test de Wilcoxon de la somme des rangs ou le test de Wilcoxon-Mann Whitney. Cas d'utilisation : Pour des échantillons indépendants entre eux.

Quand utiliser les tests non paramétrique ?

Les méthodes non paramétriques sont utiles lorsque l'hypothèse de normalité ne tient pas et que l'effectif d'échantillon est faible. Cela dit, dans les tests non paramétriques, vos données reposent également sur des hypothèses.

Quel test pour deux variables qualitatives ?

Le test du Chi2 consiste à mesurer l'écart entre une situation observée et une situation théorique et d'en déduire l'existence et l'intensité d'une liaison mathématique. Par exemple, en théorie il y a autant de chance d'obtenir « pile » que « face » au lancer d'une pièce de monnaie, en pratique il n'en est rien.

Quel test pour deux variables quantitatives ?

TEST DE CORRÉLATION DE PEARSON

Il est utilisé pour étudier l'association entre un facteur d'étude et une variable de réponse quantitative, il mesure le degré d'association entre deux variables en prenant des valeurs entre -1 et 1. Des valeurs proches de 1 indiqueront une forte association linéaire positive.

Pourquoi faire le test de Wilcoxon ?

Le test de Wilcoxon est une alternative non paramétrique au test t pour comparer deux moyennes. C'est particulièrement recommandé dans une situation où les données ne sont pas normalement distribuées.

Comment utiliser le test de Wilcoxon ?

Pour calculer la statistique de Wilcoxon Ws mesurant la différence de position entre le premier échantillon E1, et l'échantillon E2 auquel on soustrait D, on regroupe les valeurs obtenues pour les deux échantillons, puis on les ordonne. La statistique Ws est la somme des rangs de l'un des échantillons.

Comment interpréter le test de Wilcoxon ?

La valeur N pour un test de Wilcoxon à 1 échantillon a une influence sur la puissance du test. Une valeur supérieure donne au test plus de puissance pour détecter une différence. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Qu'est-ce que la puissance ?.

Quand utiliser Fisher ou Student ?

Or selon la théorie il faut faire un test de Fisher lorsque la présence de racine unitaire n'est pas rejetée (p. value > 5%). Dans le cas contraire, le test convenable est en principe celui de student pour tester uniquement la significativité de la tendance ou de la constante.

Pourquoi faire un test Anova ?

ANOVA permet de déterminer si la différence entre les valeurs moyennes est statistiquement significative. ANOVA révèle aussi indirectement si une variable indépendante influence la variable dépendante.

Quand utiliser le test t de Student ?

Un test de Student peut être utilisé pour évaluer si un seul groupe diffère d'une valeur connue (test t à un échantillon), si deux groupes diffèrent l'un de l'autre (test t à deux échantillons indépendants), ou s'il existe une différence significative dans des mesures appariées (test de Student apparié ou à …

Quand utiliser Shapiro ?

Le test de Shapiro-Wilk. Un des tests permettant de vérifier la normalité de la variable x est le test de Shapiro-Wilk. Il est appliquable pour des échantillons allant jusqu'à 50 valeurs. Il utilise le rapport de deux estimations de la variance.

Quand utiliser le test de Shapiro-Wilk ?

Le test de Shapiro-Wilk (W) est utilisé pour tester la normalité. Si la statistique W est significative, il faut alors rejeter l'hypothèse selon laquelle la distribution correspondante est normale.

Quand on utilise le test de Fisher ?

Vous pouvez utiliser le test exact de Fisher pour analyser un tableau de contingence 2 x 2 et vérifier si la variable de ligne et celle de colonne sont indépendantes (H 0 : la variable de ligne et celle de colonne sont indépendantes).

Quand utiliser le test de Shapiro Wilk ?

Quand utiliser le test de Dunnett ?

Ce test post-hoc (ou test de comparaisons multiples) peut être utilisé pour déterminer les différences significatives entre la moyenne d'un groupe témoin (de contrôle) et les moyennes des autres groupes de traitement dans une analyse de variance.

Quand utiliser T test ou ANOVA ?

Le test t est utilisé lorsque vous devez trouver la moyenne de la population entre deux groupes, tandis que lorsqu'il y a trois groupes ou plus, vous optez pour le test ANOVA. Le test t et l'ANOVA sont tous deux des méthodes statistiques permettant de tester une hypothèse.

Quand utiliser le test de Kruskal-wallis ?

Le test de Kruskal–Wallis est un test non paramétrique à utiliser lorsque vous êtes en présence de k échantillons indépendants, afin de déterminer si les échantillons proviennent d'une même population ou si au moins un échantillon provient d'une population différente des autres.

Pourquoi faire un test de Shapiro-Wilk ?

Le test de Shapiro-Wilk est un test permettant de savoir si une série de données suit une loi normale. Un outil web pour faire le test de Shapiro-Wilk en ligne, sans aucune installation, est disponible ici. Hypothèse nulle : l'échantillon suit une loi normale.

Quand faire un test de Pearson ?

Coefficient de corrélation de pearson

Ce sont des tests statistiques dits robustes car ils ne dépendent pas de la distribution des données. Le test de corrélation de Kendall et celui de Spearman est recommandé lorsque les variables ne suivent pas une loi normale.

Pourquoi faire un test de Tukey ?

Test de Tukey : Le test de Tukey détermine si votre échantillon est composé de groupes qui diffèrent les uns des autres. Chaque moyenne est comparée à la moyenne de tous les autres groupes en utilisant la "différence significative honnête", qui représente l'écart entre les groupes.

Quand utiliser test de Tukey ?

Ce test post-hoc (ou test de comparaisons multiples) peut être utilisé pour déterminer les différences significatives entre les moyennes de groupes dans une analyse de variance.

Quand utiliser test de Spearman ?

Le test de corrélation de Kendall et celui de Spearman est recommandé lorsque les variables ne suivent pas une loi normale. Si vos données contiennent des valeurs manquantes, utiliser le code R suivant qui va gérer automatiquement les valeurs manquantes en supprimant la paire de valeurs.

Quand utiliser Spearman ou Pearson ?

Si les variables sont ordinales, discrètes ou qu'elles ne suivent pas une loi normale, on utilise la corrélation de Spearman. Cette corrélation n'utilise pas les valeurs des données mais leur RANG. L'interprétation du coefficient de corrélation obtenu reste la même que lorsqu'on utilise une corrélation de Pearson.