Exemple pour la fonction Test de Poisson à 2 échantillon

Un analyste travaillant pour les services postaux souhaite comparer le nombre de visites de clients dans deux bureaux de poste. L'analyste compte le nombre de clients qui entrent dans chaque bureau pendant 40 jours ouvrables.

L'analyste effectue un test de Poisson à 2 échantillons pour déterminer si le taux de visites quotidiennes de clients diffère entre les deux bureaux de poste.

  1. Ouvrez le fichier de données échantillons, VisitesBureauDePoste.MTW.
  2. Sélectionnez Stat > Statistiques élémentaires > Test de Poisson à 2 échantillons.
  3. Dans la liste déroulante, sélectionnez Chaque échantillon se trouve dans sa propre colonne.
  4. Dans la zone Echantillon 1, saisissez Bureau A.
  5. Dans la zone Echantillon 2, saisissez Bureau B.
  6. Cliquez sur OK.

Interprétation des résultats

L'hypothèse nulle indique que la différence du taux de visites de clients quotidien entre deux bureaux de poste est de 0. La valeur de p de 0,031 étant inférieure au seuil de signification (appelé α ou alpha) de 0,05, l'analyste rejette l'hypothèse nulle et conclut que le taux de visites de clients quotidien diffère entre les deux bureaux de poste. L'intervalle de confiance à 95 % indique que le bureau B a probablement un taux de visites de clients supérieur à celui du bureau A.

Test et limites de confiance pour les tests de Poisson à 2 échantillons : Bureau A; Bureau B

Méthode λ₁ : test de Poisson de Bureau A λ₂ : test de Poisson de Bureau B Différence : λ₁ - λ₂
Statistiques descriptives Nombre total Taux de Echantillon N d'occurrences l'échantillon Bureau A 40 9983 249,575 Bureau B 40 10291 257,275
Estimation de la différence Différence IC à 95% pour la estimée différence -7,7 (-14,6768; -0,723175)
Test Hypothèse nulle H₀ : λ₁ - λ₂ = 0 Hypothèse alternative H₁ : λ₁ - λ₂ ≠ 0
Valeur Valeur Méthode de Z de P Exacte 0,031 Approximation selon la l -2,16 0,031
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