Quelle est la différence entre des échantillons dépendants et indépendants ?

Les échantillons dépendants sont des mesures appariées pour un ensemble d'éléments. Les échantillons indépendants sont des mesures réalisées sur deux ensembles d'éléments différents.

Lorsque vous effectuez un test d'hypothèse à l'aide de deux échantillons aléatoires, vous ne choisirez pas le même type de test selon que vos échantillons sont dépendants ou indépendants. Par conséquent, il est important de savoir si vos échantillons sont dépendants ou indépendants :
  • Si les valeurs d'un échantillon influencent les valeurs de l'autre, les échantillons sont dépendants.
  • Si les valeurs d'un échantillon n'apportent aucune information concernant celles de l'autre, les échantillons sont indépendants.

Exemple de collecte d'échantillons dépendants et indépendants

Prenons l'exemple d'un laboratoire pharmaceutique qui veut tester l'efficacité d'un nouveau médicament contre l'hypertension. Les données peuvent être collectées de deux façons :
  • Echantillonner la tension de quelques personnes avant et après la prise des médicaments. Ces échantillons seront dépendants parce qu'ils concernent les mêmes individus. Les personnes ayant la tension la plus élevée dans le premier échantillon garderont également la tension la plus élevée dans le second échantillon.
  • Donner un médicament actif à un groupe de personnes et donner un placebo inactif à un autre groupe, puis comparer la tensions artérielle entre les groupes. Ces échantillons seraient probablement indépendants parce que les mesures sont prises chez des personnes différentes. Quoi que vous sachiez sur la distribution des valeurs dans le premier échantillon, cela ne vous apprend rien sur la distribution des valeurs du second.
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