Dans les statistiques, les méthodologies paramétriques et non paramétriques se réfèrent à celles dans lesquelles un ensemble de données a respectivement une distribution normale et une distribution non normale. Les tests paramétriques font certaines hypothèses sur un ensemble de données; à savoir, que les données sont tirées d'une population avec une distribution spécifique (normale). Les tests non paramétriques font moins d'hypothèses sur l'ensemble de données. La majorité des méthodes statistiques élémentaires sont paramétriques, et les tests paramétriques ont généralement un pouvoir statistique plus élevé. Si les hypothèses nécessaires ne peuvent pas être faites à propos d'un ensemble de données, des tests non paramétriques peuvent être utilisés. Ici, vous serez initié à deux tests statistiques paramétriques et deux tests statistiques non paramétriques.

Test paramétrique pour les mesures indépendantes entre deux groupes: test t

Un test t est utilisé pour comparer les moyennes de deux ensembles de données, lorsque les données sont normalement distribuées. Les deux groupes de données doivent être indépendants les uns des autres. La statistique t est égale à la différence entre les moyennes des groupes divisée par l'erreur-type de la différence entre les moyennes des groupes.

Test de corrélation paramétrique: Pearson

Une méthode paramétrique commune de mesure de corrélation entre deux variables est la corrélation produit-moment de Pearson. Les deux variables, x et y, doivent être normalement distribuées. Les moyennes et les variances des variables sont calculées. Ensuite, la corrélation peut être calculée comme la covariance entre les deux variables divisée par le produit de leurs écarts-types.

Test de corrélation non-paramétrique: Spearman

Le coefficient de corrélation de rang de Spearman est similaire à le coefficient de Pearson, mais il est utilisé lorsque les données sont ordinales (généralement des données catégoriques, mises en position sur une sorte d'échelle) plutôt que des intervalles (données mesurées le long d'une échelle où tous les points sont équidistants). Ce test fonctionne essentiellement de la même manière que le test de corrélation de Pearson, seules les données doivent d'abord être classées.

Test non-paramétrique pour les mesures indépendantes entre deux groupes: test de Mann-Whitney

The Mann -Whitney Test est utilisé pour comparer les moyennes entre deux groupes de données ordinales (donc non-paramétriques). La statistique de Mann-Whitney (U) est calculée en mettant toutes les données (scores) dans l'ordre de classement. Alors, U est la somme des nombres de scores du groupe expérimental qui sont inférieurs à chacun d'un groupe témoin.