Par Matthew Schieltz – Mis à jour le 30 août 2022
Lorsque vous collectez des données ou exécutez une expérience, vous devez souvent déterminer si un changement dans une variable est lié à un changement dans une autre. Les tests T sont les outils statistiques standard permettant de tester si la différence entre deux groupes est significative, au-delà de ce à quoi on pourrait s'attendre par hasard.
Créez un tableau de statistiques récapitulatives pour chaque groupe. Calculez et enregistrez la somme, la taille de l’échantillon (n) et la moyenne. Étiquetez chaque ligne comme somme , n , et méchant .
Calculez les degrés de liberté pour chaque groupe :df = n – 1 . Écrivez cette valeur à côté des statistiques récapitulatives correspondantes.
Déterminez la variance et l'écart type pour chaque groupe et ajoutez-les au tableau.
Additionnez les degrés de liberté des deux groupes et enregistrez cela comme df-total .
Calculez la variance groupée :
Calculez l'erreur type de la différence :
Trouvez la valeur t :
Pour chaque observation appariée, soustrayez le deuxième score du premier et placez le résultat dans une colonne intitulée Différence. . Additionnez toutes les différences pour obtenir D .
Mettez au carré chaque différence, stockez-la dans une colonne D-carré , et additionnez-les pour obtenir ΣD² .
Calculez le diviseur :
Divisez D par le diviseur pour obtenir la valeur t pour le test t pour échantillons appariés.
Comparez la valeur t calculée avec la valeur t critique provenant d'un tableau de distribution t. Si la valeur t absolue dépasse la valeur critique, rejetez l’hypothèse nulle ; sinon, ne le rejetez pas.
Pour en savoir plus, voir Wikipedia – T‑test .