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Les hypothèses communes faites lors du test t incluent celles concernant l'échelle de mesure, l'échantillonnage aléatoire, la normalité de la distribution des données, l'adéquation de la taille de l'échantillon et l'égalité de la variance.
Le test T
Le test t a été développé par un chimiste travaillant pour la brasserie Guinness comme un moyen simple de mesurer la qualité constante de stout. Il a été développé et adapté, et fait maintenant référence à tout test d'une hypothèse statistique dans laquelle on s'attend à ce que la statistique testée corresponde à une distribution t si l'hypothèse nulle est supportée.
Une distribution t est essentiellement toute distribution de probabilité continue qui résulte d'une estimation de la moyenne d'une population normalement distribuée en utilisant une petite taille d'échantillon et un écart-type inconnu pour la population. L'hypothèse nulle est l'hypothèse par défaut qu'aucune relation n'existe entre deux phénomènes mesurés différents.
Hypothèses du test T
La première hypothèse concernant les tests t concerne l'échelle de mesure. L'hypothèse pour un test t est que l'échelle de mesure appliquée aux données collectées suit une échelle continue ou ordinale, comme les scores pour un test de QI.
La deuxième hypothèse est celle d'un échantillon aléatoire simple, à savoir que les données sont collectées à partir d'une partie représentative, choisie au hasard, de la population totale.
La troisième hypothèse est que les données, lorsqu'elles sont tracées, donnent une distribution normale, courbe de distribution en forme de cloche.
La quatrième hypothèse est qu'une taille d'échantillon raisonnablement grande est utilisée. Une plus grande taille d'échantillon signifie que la distribution des résultats devrait s'approcher d'une courbe en forme de cloche normale.
L'hypothèse finale est l'homogénéité de la variance. Une variance homogène ou égale existe lorsque les écarts-types des échantillons sont approximativement égaux.
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