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On peut calculer la p-value correspondant à la valeur absolue de la statistique du t-test (|t|) pour les degrés de liberté (df) : \(df = n - 1\). Si la p-value est inférieure ou égale à 0,05, on peut conclure que la différence entre les deux échantillons appariés est significativement différente.
Dans un test statistique, la valeur-p (en anglais p-value pour probability value), parfois aussi appelée p-valeur ou probabilité critique, est la probabilité pour un modèle statistique donné sous l'hypothèse nulle d'obtenir une valeur au moins aussi extrême que celle observée.
Décrit le test t apparié, qui est utilisé pour comparer la moyenne de deux groupes associés. Vous apprendrez la formule, les hypothèses, le calcul, la visualisation, la mesure de la taille de l'effet à l'aide du d de Cohen, l'interprétation et le compte rendu dans R.
Définition. Le test t, également appelé test de Student ou distribution t, est un test statistique populaire servant à mesurer les différences entre les moyennes de deux groupes ou d’un groupe par rapport à une valeur standard. Il est basé sur une loi de probabilité appelée loi de Student.
In statistics, the t-statistic is the ratio of the difference in a number’s estimated value from its assumed value to its standard error. It is used in hypothesis testing via Student's t-test. The t-statistic is used in a t-test to determine whether to support or reject the null hypothesis.
La valeur t mesure l’ampleur de la différence par rapport à la variation de vos données d’échantillon. En d’autres termes, T est simplement la différence calculée représentée dans les unités de l’erreur type de la moyenne. Plus l’ampleur de T est grande, plus la preuve contre l’hypothèse nulle est grande.
En statistiques, le résultat d'études qui portent sur des échantillons de population est dit statistiquement significatif lorsqu'il semble exprimer de façon fiable un fait auquel on s'intéresse, par exemple la différence entre 2 groupes ou une corrélation entre 2 données.
