Un test t non apparié est utilisé pour comparer la moyenne entre deux groupes indépendants. Vous utilisez un test t non apparié lorsque vous comparez deux groupes distincts avec une variance égale.
Quand utilisez-vous le test t non apparié et apparié ?
La différence est assez simple: le test t non apparié est utilisé pour comparer les moyennes détectées sur des échantillons indépendants, comme dans votre cas. Le test t apparié est utilisé lorsque vous avez des mesures détectées sur le même échantillon (observations pré-post) ou dans des échantillons qui pourraient s'influencer mutuellement (mère-fils, épouse-mari).
Quelles sont les hypothèses d'un test t non apparié ?
Les hypothèses courantes faites lors d'un test t incluent celles concernant l'échelle de mesure, l'échantillonnage aléatoire, la normalité de la distribution des données, l'adéquation de la taille de l'échantillon et l'égalité de la variance en écart type.
Comment savoir si des données sont couplées ou non ?
Les expériences scientifiques consistent souvent à comparer deux ensembles de données ou plus. Ces données sont décrites comme non appariées ou indépendantes lorsque les ensembles de données proviennent d'individus distincts ou appariées lorsqu'elles proviennent du même individu à différents moments dans le temps.
Comment fonctionne un test t non apparié ?
Le test t non apparié fonctionne en comparant la différence entre les moyennes avec l'erreur standard de la différence, calculée en combinant les erreurs standard des deux groupes. Si les données sont appariées ou appariées, vous devez choisir un test t apparié à la place.
