Tableau des tests statistiques d'hypothèse
Un test d'hypothèse est une démarche permettant d'évaluer la validité une hypothèse statistique en fonction d'un échantillon de données dont l'interprétation des résultats nécessite une bonne compréhension.
Ce site n'a pas pour objectif de proposer un cours de statistique ni d'expliquer en détail cette démarche mais de permettre la réalisation de certains tests sans logiciel de statistique.
Nous vous invitons donc fortement à consulter d'autres ressources pour bien comprendre les tests statistiques:
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Type de test à mettre en évidence
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Variable de réponse |
Qualitative nominale
(2 groupes) |
Qualitative nominale
(plus de 2 groupes) |
Qualitative ordinale |
Quantitative |
| Facteur d'étude |
Qualitatif
(deux groupes)
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Indépendants |
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| Appariés |
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Qualitatif
(plus de deux groupes) |
Indépendants |
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| Appariés |
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| Quantitatif |
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- Régression logistique multinomiale
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| * : La réalisation de ces tests n'est actuellement pas disponible sur biostaTGV |
- Paramétrique: Un test paramétrique est un test qui présuppose que les variables à étudier suivent une certaine distribution décrite par des paramètres.
Ces tests font parfois des hypothèses fortes (normalité des distributions, égalité des variances) d'autant plus difficiles à vérifier que les effectifs étudiés sont plus réduits
- Non paramétrique: Un test non paramétrique est un test dont le modèle ne précise pas les conditions que doivent remplir les paramètres de la population dont a été extrait l'échantillon.
variable sur laquelle on souhaite étudier l'influence des facteurs d'étude. On parle également de variable à expliquer.
Un facteur d'étude est une des informations dont on souhaite tester le lien avec la variable réponse. Si le lien est vérifié, ces facteurs d'études deviennent des déterminants de la variable réponse (dans le sens où la connaissance de la valeur d'un de ces facteurs fournit une information sur la valeur d'étude).
- variable qualitative (ou catégorielle) : variable dont les valeurs sont des classes ou des modalités. Elle peut être qualitative nominale ou ordinale (dont on peut ordonner les modalités par sévérité, taille, etc).
ex : sexe, fourchette de revenus, couleur des yeux, etc
- variable quantitative : variable dont les valeurs sont numériques (continues ou discrètes)
ex : taille, poids en kg, taux de cholestérol, âge en années
Les variables qualitatives peuvent être de 2 types :
- Nominales, comme par exemple le nom des journaux, la couleur des yeux, l'aliment préféré
- Ordinales, désigne le rang ou la préférence comme : un peu, moyen, beaucoup,...
- Groupes indépendants :
un même sujet ne peut avoir qu'une modalité.
(Ex : variable sexe ou variable traitement A-B-C sur des sujets différents)
- Groupes appariés :
les modalités correspondent à différentes mesures.
(Ex : avant-après ou traitement A-B sur les mêmes sujets.)
Ex : la variable malade a deux modalités oui-non
Les variables qualitatives font référence à des informations que l'on appréhende par des modalités.
Exemple
La variable sexe a deux modalités "homme" et "femme" et définit donc 2 groupes.
La variable couleur cheveux peut avoir 4 modalités qui sont "brun", "blond", "roux", "chatain" et ainsi définir 4 groupes, mais elle peut aussi en avoir plus ("chatain clair ...")
nouveau !
