Informations de base sur le test t

Hypothèse : L’hypothèse est une explication provisoire basée sur desobservations que vous avez faites. Vosobservations peuvent avoir été suivies d’une recherche dans la littérature pour obtenir plus d’informations avant de développer votre hypothèse.

Exemple : Les mains des hommes sont plus grandes que celles des femmes OU ajouter de l’engraisà une plante la fait mieux pousser.

Hypothèse nulle : L’hypothèse nulle réelle est une déclaration plus formelle de votrehypothèse originale. L’hypothèse nulle est généralement écrite sous la forme suivante : Il n’y a pas de différence significative entre la population A et la population B.

Exemple : Il n’y a pas de différence significative dans la taille des mains entre les hommes et les femmes. OU Il n’y a pas de différence significative dans la croissance des plantes fertilisées par rapport aux plantes non fertilisées.

La raison pour laquelle nous l’écrivons sous cette forme est que les scientifiques sont fondamentalement sceptiques et que leur objectif est de prouver qu’une hypothèse est fausse. En fait, on ne peut jamais vraiment prouver qu’unehypothèse est vraie. En outre, l’hypothèse nulle est utilisée parce qu’elle vous permet de relier vos calculs de la différence entre les moyennes des échantillons à une norme de zéro.

Le test t : Nous utilisons ce test statistique pour comparer nos échantillons de population et déterminer s’il existe une différence significative entre leurs moyennes. Le résultat du test t est une valeur  » t  » ; cette valeur est ensuite utilisée pour déterminer la valeur p (voir ci-dessous).

Si nous ne pouvons pas utiliser un test statistique (il n’est pas nécessaire que ce soit un test t) pour déterminer si une différence significative existe, il devient alors difficile de convaincre les autres scientifiques que votre recherche a de la valeur.

Valeur p : La valeur p est la probabilité que ‘t’ se situe dans une certaine fourchette. En d’autres termes, c’est la valeur que vous utilisez pour déterminer si la différence entre les moyennes de vos populations échantillons est significative. Dans notre cas, une valeur p< 0,05 suggère une différence significative entre les moyennes de notre population échantillon et nous rejetterions notre hypothèse nulle. Une valeur p > 0,05 suggère qu’il n’y a pas de différence significative entre les moyennes de nos populations échantillons et nous ne rejetterions pas notre hypothèse nulle.

Types de tests t : Il existe deux types de tests t, le test t non apparié et le test t apparié que nous utiliserons dans ce cours.

Test t non apparié : Ce type de test t est utilisé lorsque vous avez des échantillons indépendants. En d’autres termes, vos échantillons ne sont pas directement liés les uns aux autres. Ex. : la longueur de l’index entre les hommes et les femmes.