Hypothèse: le test t de Student est un test de comparaison des moyennes, tandis que Wilcoxon teste l'ordre des données Par exemple, si vous analysez des données comportant de nombreuses valeurs aberrantes telles que la richesse individuelle (où peu de milliardaires peuvent grandement influencer le résultat), le test de Wilcoxon peut être plus approprié.
Quand utilisez-vous le test de Wilcoxon ?
Chaque fois que vous avez des données composées de scores définis, le test de rang signé de Wilcoxon est préféré. Lorsque les données ne sont pas un score défini, ou si les données sont observationnelles, telles que "plus agressif" par rapport à "moins agressif", le test des signes est la statistique appropriée.
Quand utilise-t-on le test de Wilcoxon Mann Whitney ?
Le test Mann Whitney U, parfois appelé le test Mann Whitney Wilcoxon ou le test Wilcoxon Rank Sum, est utilisé pour tester si deux échantillons sont susceptibles de provenir de la même population (c'est-à-dire que le deux populations ont la même forme).
Quand on utilise le test t apparié et le test de rang signé de Wilcoxon ?
Le test de rang signé et le test de signe de Wilcoxon pour échantillons appariés sont méthodes non paramétriques utilisées dans la comparaison de l'égalité des médianes de deux populations, en particulier lorsque l'hypothèse de normalité des données est violé. Le test utilise l'entrée de données d'une paire appariée.
À quoi sert le test de somme des rangs de Wilcoxon ?
Le test de somme des rangs de Wilcoxon est couramment utilisé pour la comparaison de deux groupes de données non paramétriques (intervalle ou non normalement distribuées), telles que celles qui ne sont pas mesurées exactement mais plutôt comme se situant dans certaines limites (par exemple, combien d'animaux sont morts pendant chaque heure d'une étude aiguë).
