1 – Introduction aux tests d’hypothèses

Les tests d’hypothèses permettent de comparer un ou plusieurs échantillons et de valider ou d’infirmer une hypothèse.. Introduction Les tests d’hypothèses comparent des groupes de données pour voir si elles sont similaires ou non. Ils peuvent...

2 – Les tests d’ajustements

Les tests d’ajustement permettent d’identifier la loi que suivent nos données. Introduction Les tests d’ajustements sont des tests statistiques pour déterminer qu’elle est la loi la plus appropriée aux données. Ceci nous permettant par la suite de :...

3 – Les tests d’Homoscédaticité

Employé pour tester les différences de variances entre échantillons, ils permettent en particulier de s’assurer des conditions d’utilisations des tests d’Hypothèses. Introduction Les tests de Variance sont dans la plupart des cas utilisés pour savoir...

Test de Fisher Snedecor

Le test de Fisher-Snedecor permet de comparer la variance de 2 échantillons. Introduction Créé en 1920 grâce aux travaux de Ronald Aylmer Fisher (biologiste et mathématicien britannique) et basé sur la table de distribution de George Waddel Snedecor (Statisticien...

Anova à 1 facteur

L’analyse de la variance permet d’étudier la moyenne de K échantillons. Introduction L’Anova (Analyse de la Variance, ou Anavar en anglais) permet d’analyser les différences entre plusieurs échantillons dont la réponse est quantitative (une vitesse, une...

Test de McNemar

Le test de McNemar permet de comparer 2 populations ne pouvant prendre que des valeurs 0 ou 1 : 0 étant la non présence d’un caractère, 1 étant la présence d’un caractère. Introduction C’est le docteur Quinn McNemar qui créa ce test en 1947. A l’époque, il l’a...