1 Comparaison de deux proportions. On consid`ere deux populations P1 et P2 sur lesquelle on étudie le même caract`ere C. Les proportions d'
aléatoire X étudiée est normale dans les populations considérées (hormis pour la conformité ou la comparaison de moyennes sur de grands échantillons).
En supposant la normalité des variables aléatoires qui représentent les scores des deux populations à l'aide d'un test paramétrique au niveau 5%
A. Tests paramétriques de comparaisons de deux variables Il s'agit d'un test portant sur deux échantillons indépendants issus de deux populations P1 et ...
Tests de comparaison d'échantillons. Cours de Tests paramétriques A l'aide des deux échantillons on veut comparer ces deux populations. Cel`a.
- Le test d'homogénéité ou de comparaison consiste à vérifier que K(K ? 2) échantillons (groupes) proviennent de la même population ou cela revient à la même
H1 : les deux échantillons sont issus de deux populations différentes Rappel : dans le cadre paramétrique du test de comparaison de moyenne de.
Grands échantillons : tests paramétriques test de comparaison de deux On étudie deux populations P1 et P2 et deux variables qui représentent le même ...
Tests paramétriques. Frédéric Bertrand1 Frédéric Bertrand. Tests paramétriques ... Partie 3 : Tests de comparaison entre deux populations indépendantes.
Notations utilisées pour décrire le type de comparaison et les tests Test paramétrique à utiliser ... fréquences de A dans les populations 1 et 2.
Les tests de comparaison de populations visent à déterminer si K (K ? 2) échantillons proviennent de la même population au regard d’une variable d’intérêt (X) En d’autres termes nous souhaitons vérifier que la distribution de la variable est la même dans chaque groupe
Didacticiel - Études de cas R R 1 Objectif Comparaison de populations Tests paramétriques multivariés avec Tanagra Les tests de comparaison de populations visent à déterminer si K (K ? 2) échantillons proviennent de la même population au regard d’une groupe de variables d’intérêt (X1 Xp) En
On regroupe donc les trois premières classes et les deux dernières de façon à avoir des e ectifs supérieurs à 5 On obtient ainsi 4 classes qui sont les suivantes : ]1;190[ (classe 1) [190;200[ (classe 2) [200;210[ (classe 3) [210;+1[ (classe 4) La statistique de test est alors : T(y) = X4 i=1 (N
remplir les paramètres de la population dont a été extrait l’échantillon Il n’y a pas d’hypothèse de normalitéaupréalable Les tests paramétriques quand leurs conditions sont remplies sont les plus puissants que les tests non paramétriques Lestestsnonparamétriquess’emploientlorsquelesconditionsd’applicationsdesautres
Les tests paramétriques Pour effectuer un test statistique on doit d’abord émettre des hypothèses concernant un paramètre de la population (moyenne proportion ) afin de vérifier par la suite la véracité de ces hypothèses I- La procédure du test : Supposons qu’on veut effectuer le test suivant H 0 : ? = ? 0 H 1: ? z ? 0