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

Simplicité d'interprétation

La sortie d'un échantillons indépendants 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 à partir desquelles les échantillons sont prélevés ont les mêmes moyens,

Robustesse

Les échantillons indépendants Le test t suppose que les deux populations sont normalement distribuées (la courbe en cloche) et ont la même variance (la variance est une mesure de la répartition 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 provenant de populations ayant des variances inégales.

Facilité de collecte de données

Le test t des échantillons indépendants nécessite très peu de données: simplement les valeurs des sujets de chacun des deux groupes sur une variable quantitative. Le test t est valide 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 faits avec l'aide d'un ordinateur. Mais la formule pour le test t des échantillons indépendants est simple, ce qui facilite la compréhension de ce qui se passe. Ceci est particulièrement attrayant pour les personnes sans formation statistique.