Observations relatives aux données pour Test t pour données appariées

Pour garantir la validité de vos résultats, examinez les indications suivantes lorsque vous collectez des données, effectuez une analyse et interprétez vos résultats.

Les données doivent être continues, comme le poids des paquets.

Chaque paire de valeurs de données continues comprend un nombre infini de valeurs.

Les données de l'échantillon ne doivent pas présenter d'asymétrie prononcée, et l'effectif d'échantillon ne doit pas être supérieur à 20.

Si l'effectif de l'échantillon est supérieur à 20 et que la loi sous-jacente est unimodale et continue, le test d'hypothèse donne des résultats corrects, même si les données sont légèrement asymétriques. Si l'effectif de l'échantillon est inférieur à 20, vous devez générer un graphique des données pour vérifier la présence d'une asymétrie ou d'observations aberrantes. Si les données sont très asymétriques ou comportent de nombreuses observations aberrantes, soyez vigilant lorsque vous interprétez les résultats.

Vous devez disposer d'un ensemble d'observations appariées (dépendantes), comme deux mesures réalisées sur le même élément, mais dans des conditions différentes.

Si vous disposez de deux échantillons d'observations indépendantes, utilisez plutôt Test t à 2 échantillons. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Quelle est la différence entre des échantillons dépendants et indépendants ?.

Les données d'échantillon doivent être sélectionnées de manière aléatoire

Dans le domaine des statistiques, les échantillons aléatoires permettent de faire des généralisations ou des déductions sur une population. Si les données ne sont pas collectées de manière aléatoire, les résultats risquent de ne pas être représentatifs de la population. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Caractère aléatoire des échantillons de données.

Déterminez un effectif d'échantillon approprié.

Votre échantillon doit être assez volumineux afin que les conditions suivantes soient vérifiées :

Les estimations sont assez précises.
Les intervalles de confiance sont utiles, car assez étroits.
Vous disposez d'une protection appropriée contre les erreurs de 1re et 2e espèce.

Pour déterminer l'effectif d'échantillon approprié à votre test d'hypothèse, reportez-vous à la rubrique Puissance et effectif de l'échantillon pour un test t pour données appariées.