Pour le savoir, on utilise le test H (test de Kruskal-Wallis). Nous attribuons d'abord un rang à chaque personne, puis nous calculons la somme des rangs et la somme moyenne des rangs. Nous avons mesuré le temps de réaction de douze personnes, le nombre de cas est donc de douze.
La fonction Test de Kruskal-Wallis permet de déterminer si les médianes de deux groupes ou plus diffèrent. Vos données doivent contenir un facteur de catégorie et une réponse continue, et les courbes de distribution des données de tous les groupes doivent être de forme similaire.
Un test de Kruskal-Wallis ou de Friedman indique une hétérogénéité significative entre les conditions expérimentales. Nous pouvons donc effectuer un test post hoc non paramétrique. Les données seront organisées de la même manière que pour le test de Kruskal-Wallis ou de Friedman.
Les tests non paramétriques sont donc utilisés lorsque le niveau d'échelle n'est pas métrique, que la distribution réelle des variables aléatoires n'est pas connue ou que l'échantillon est simplement trop petit pour supposer une distribution normale.
Les résultats du test de Kruskal-Wallis doivent être rapportés avec une statistique H, des degrés de liberté et la valeur P ; donc H (3) = 8,17, P = . 013. Veuillez noter que les H et P sont en majuscules et en italique comme l'exige la plupart des styles de référencement.
Le test de Kruskal-Wallis est une alternative non paramétrique au test ANOVA à un facteur. Il étend le test de Wilcoxon à deux échantillons dans les cas où il y a plus de deux groupes à comparer. Il est recommandé lorsque les hypothèses du test ANOVA, à un facteur, ne sont pas respectées.
TROIS ÉCHANTILLONS INDÉPENDANTS OU PLUS : LE TEST DE KRUSKAL-WALLIS
Le test de Kruskal – Wallis n'est qu'un test de somme de rangs étendu à plus de deux échantillons. Considérez-le de manière informelle comme un test si les distributions ont la même médiane. L'approximation du chi carré (χ 2 ) nécessite cinq membres ou plus par échantillon.
Si la moyenne représente plus précisément le centre de la distribution de vos données et que la taille de votre échantillon est suffisamment grande, utilisez un test paramétrique. Si la médiane représente plus précisément le centre de la distribution de vos données, utilisez un test non paramétrique même si vous disposez d'un échantillon de grande taille .
Un test paramétrique est un test pour lequel on fait une hypothèse paramétrique sur la loi des données sous H0 (loi normale, loi de Poisson...); Les hypothèses du test concernent alors les paramètres de cette loi. Un test non paramétrique est un test ne nécessitant pas d'hypothèse sur la loi des données.
Pour les données qui suivent une loi normale, nous privilégions toujours les tests paramétriques. C'est à dire le test T de Student et l'ANOVA. Si cette condition n'est pas remplie, nous devons utiliser des tests non paramètriques tel que le test de Wilcoxon, test de Mann Whitney ou un Kruskal Wallis.
Pour calculer un test de Kruskal-Wallis, il suffit de disposer de plusieurs échantillons aléatoires indépendants présentant au moins des caractéristiques à échelle ordinale. Les variables ne doivent pas nécessairement satisfaire à une courbe de distribution.
Test post-hoc : c'est le test utilisé pour la comparaison par paires de sous-groupes, lorsque le test de Kruskal-Wallis est positif (c'est-à-dire que P est inférieur au seuil de signification choisi, voir ci-dessous).
En statistique, le test de Wilcoxon-Mann-Whitney (ou test U de Mann-Whitney ou encore test de la somme des rangs de Wilcoxon) est un test statistique non paramétrique qui permet de tester l'hypothèse selon laquelle les distributions de chacun de deux groupes de données sont proches.
The major difference between the Mann-Whitney U and the Kruskal-Wallis H is simply that the latter can accommodate more than two groups. Both tests require independent (between-subjects) designs and use summed rank scores to determine the results.
L'analyse de la variance (ANOVA) est très utilisée en statistique et dans le domaine des études marketing. Cette méthode analytique puissante sert à mettre en avant des différences ou des dépendances entre plusieurs groupes statistiques.
Quel est l'avantage d'utiliser un test non-paramétrique ? Les tests non-paramétriques sont plus robustes que les tests paramétriques. En d'autres termes, ils peuvent être utilisés dans un plus grand nombre de situations.
Les statistiques paramétriques sont basées sur des hypothèses concernant la répartition de la population à partir de laquelle l'échantillon a été prélevé. Les statistiques non paramétriques ne sont pas basées sur des hypothèses, c'est-à-dire que les données peuvent être collectées à partir d'un échantillon qui ne suit pas une distribution spécifique.
Le test U de Mann-Whitney est donc le pendant non paramétrique du test t pour échantillons indépendants ; il est soumis à des hypothèses moins strictes que le test t. Par conséquent, le test U de Mann-Whitney est toujours utilisé lorsque la condition de distribution normale du test t n'est pas remplie.
Les tests paramétriques ont généralement plus de puissance statistique que les tests non paramétriques. Ainsi, vous êtes plus susceptible de détecter un effet significatif lorsqu’il existe réellement.
Les tests non paramétriques sont utilisés pour analyser les données ordinales et catégorielles . Les tests non paramétriques (tests sans distribution) ne font aucune hypothèse sur la population. Néanmoins, ils peuvent ne pas détecter une différence significative par rapport à un test paramétrique en raison d’une puissance statistique moindre.
Un test statistique paramétrique est un test qui fait des hypothèses sur les paramètres (propriétés déterminantes) de la ou des répartitions de la population à partir desquelles les données sont tirées . Un test non paramétrique est un test qui ne fait pas de telles hypothèses.
Hypothèses. Les p échantillons sont aléatoires et indépendants . Il y a 5 mesures ou plus dans chaque échantillon. Les p distributions de probabilité à partir desquelles les échantillons sont issus sont continues.
If Sj is the population median for the jth group or sample in the Kruskal-Wallis test, then the null hypothesis in mathematical form can be written as S1 =S2= ….. = Sk. Obviously, the alternative hypothesis would be that Si is not equal to Sj. This means that at least one pair of groups or samples has different pairs.
Valeur H. H est la statistique du test de Kruskal-Wallis . Sous l'hypothèse nulle, la distribution du chi carré se rapproche de la distribution de H. L'approximation est raisonnablement précise lorsqu'aucun groupe n'a moins de cinq observations.
Un test de Kruskal-Wallis ou de Friedman indique une hétérogénéité significative entre les conditions expérimentales. Nous pouvons donc effectuer un test post hoc non paramétrique. Les données seront organisées de la même manière que pour le test de Kruskal-Wallis ou de Friedman.