Vous hésitez toujours entre un t-test, un Wilcoxon ou un chi² ?
Cet article vous indique, en 3 étapes simples, comment choisir le bon test statistique selon vos variables, votre question et les conditions d’application.
Vous en connaissez probablement des dizaines, mais vous avez toujours un doute sur lequel il faut utiliser :
“Je compare deux groupes… mais je choisis quel test ? T-test ? Wilcoxon ? Chi² ?”
Rassurez-vous, ce doute est normal même les statisticiens peuvent vérifier plusieurs fois avant de trancher.
Voici une méthode simple, en 3 étapes, pour choisir le bon test !
Avant de penser au test, il faut connaître ce que vous comparez.
Posez-vous la question : De quel type sont mes variables ?
💡 Astuce : si cela a du sens de faire des opérations mathématiques telles que des additions, multiplications… on sera probablement sur une variable numérique. Dans le cas inverse c’est probablement une variable qualitative.
Une fois vos variables identifiées, demandez-vous : Qu’est-ce que je cherche à comprendre ?
Un fois qu’on a tout identifié on peut choisir son test en fonction de sa variable et sa question. Enfin presque !
Une dernière chose, il va falloir choisir en test paramétrique et test non-paramétrique.
Vous avez peut-être déjà entendu ces termes sans réellement comprendre la différence.
On va donc vous éclairer sur ces différences pour que vous sachiez quel type de test choisir par la suite.
Les tests paramétriques sont les plus couramment utilisés. Des conditions d’applications sont à respecter pour pouvoir les utiliser :
Quand ces conditions sont remplies, les tests paramétriques (comme le t-test, le chi2, l’ANOVA…) sont puissants, c’est-à-dire qu’ils détectent plus facilement une vraie différence si elle existe.
Les tests non-paramétriques, eux, ne nécessitent pas que les données suivent une loi normale. Parmi ces tests, on retrouve le test de Wilcoxon, le Fisher exact, le test de Kruskal-Wallis, etc.
Nous proposons des formations intitulées "Statistiques pour la recherche médicale" dans lesquelles on vous apprend notamment à choisir le bon test statistique.
Une fois ces trois étapes maîtrisées, vous avez toutes les cartes en main pour choisir le bon test statistique.
Mais dans la pratique, le plus difficile, c’est souvent d’aller plus loin :
C’est ce qu’on apprend dans notre formation “Statistiques pour la recherche médicale - Niveau 1” !
N’hésitez pas à nous contacter pour avoir toutes les informations.
Les tests paramétriques reposent sur certaines hypothèses statistiques : les données doivent suivre une distribution normale et présenter une homogénéité des variances. Quand ces conditions sont respectées, ils sont plus puissants (ex : t-test, ANOVA, corrélation de Pearson). Les tests non paramétriques, eux, ne nécessitent pas ces conditions.
Pour vérifier la normalité d’une variable, vous pouvez visualiser sa distribution avec un diagramme de densité ou un QQ-plot.
Le t-test de Student compare les moyennes de deux groupes quand la variable suit une loi normale et que les variances sont homogènes. Le test de Wilcoxon, lui, compare les rangs des observations, sans supposer de normalité.
Ut unde possimus qui sunt dolorum in autem dolorem. Non excepturi molestiae sed iure atque et doloremque voluptas et repudiandae dignissimos ea illo consectetur vel excepturi dolor eum quasi tempore.
