Un test t d'échantillons indépendants est une méthode statistique de comparaison de deux échantillons en termes de leurs moyennes. Par exemple, vous pouvez comparer les scores SAT des hommes et des femmes dans une certaine université, ou les hauteurs des garçons et des filles de 12 ans.
Simplicité d'interprétation

La sortie d'un échantillon indépendant t -test vous indique la différence entre la moyenne d'un échantillon et la moyenne de l'autre groupe. Il vous indique la moyenne de chaque groupe et la différence moyenne entre les groupes. Il vous indique également si cette différence est statistiquement significative. La signification statistique est une mesure de la probabilité de différences aussi grandes que celles de cet échantillon, si les deux populations dont les échantillons sont tirés ont les mêmes moyens,
Robustesse

Le test t des échantillons indépendants suppose que les deux populations sont normalement distribuées (la courbe en forme de cloche) et ont la même variance (la variance est une mesure de l'étalement d'une distribution). Cependant, le test t est assez robuste aux violations de la première hypothèse, et il existe des méthodes pour utiliser le test t avec deux échantillons de populations avec des variances inégales.
Facilité de collecte de données

L'indépendant échantillons t-test nécessite très peu de données: simplement les valeurs des sujets de chacun des deux groupes sur une variable quantitative. Le test t est valable même avec un petit nombre de sujets, et ne nécessite qu'une seule valeur de chaque sujet.
Facilité de calcul

De nos jours, même les tests t sont presque toujours effectués à l'aide de un ordinateur. Mais la formule du test t d'échantillons indépendants est simple, ce qui permet de comprendre facilement ce qui se passe. Ceci est particulièrement attrayant pour les personnes sans formation statistique approfondie.