Les chercheurs et les scientifiques utilisent souvent des tests statistiques appelés tests t pour évaluer si deux groupes de données diffèrent l'un de l'autre. Un test t compare les moyennes de chaque groupe et prend en compte les nombres sur lesquels les moyennes sont basées pour déterminer la quantité de données se chevauchant entre les deux groupes. Le test vous indique également à quel point les différences sont significatives entre les deux groupes et révèle si ces différences ont pu se produire par hasard ou sont statistiquement significatives.
TL; DR (trop long; n'a pas lu)
En statistique, les tests t sont utilisés pour comparer les moyennes de deux groupes. Bien qu'une valeur t négative montre une inversion de la directionnalité de l'effet étudié, elle n'a aucun impact sur la signification de la différence entre les groupes de données.
Types de test T
Les trois principaux types de test t sont le test t à échantillon indépendant, le test t à échantillon apparié et le test t à un échantillon. Un test t pour échantillons indépendants compare les moyennes de deux groupes. Un test t pour échantillons appariés compare les moyennes du même groupe à différents moments, à un an d'intervalle, par exemple. Un test t à un échantillon teste la moyenne d'un seul groupe par rapport à une moyenne connue.
Notions de base sur le score T
Le t-score est un rapport entre la différence entre deux groupes et la différence au sein des groupes. Plus le score t est élevé, plus il y a de différence entre les groupes. Plus le score t est petit, plus il y a de similarité entre les groupes. Par exemple, un t-score de 3 signifie que les groupes sont trois fois plus différents les uns des autres qu'ils le sont l'un dans l'autre. Lorsque vous exécutez un test t, plus la valeur t est élevée, plus il est probable que les résultats soient reproductibles.
En termes simples, un grand t-score vous indique que les groupes sont différents, et un petit t-score vous indique que les groupes sont similaires.
Calcul de la différence
Le calcul de la différence entre les moyennes des groupes consiste à soustraire une moyenne de l'autre.
Calculer l'erreur standard de différence (également appelée variabilité) en soustrayant la moyenne d'un groupe d'un échantillon dans ce même groupe, en mettant cette valeur au carré et en divisant la valeur par le nombre total d'échantillons dans le groupe moins 1. Effectuez ce calcul pour chaque échantillon unique, puis additionnez toutes les valeurs.
Valeur T négative
Trouvez une valeur t en divisant la différence entre les moyennes des groupes par l'erreur type de la différence entre les groupes.
Une valeur t négative indique une inversion de la directionnalité de l'effet, qui n'a aucune incidence sur la signification de la différence entre les groupes. L'analyse d'une valeur t négative nécessite l'examen de sa valeur absolue par rapport à la valeur sur un tableau des valeurs t et des degrés de liberté, qui quantifie la variabilité de l'estimation finale numéro. Si la valeur absolue de la valeur t expérimentale est inférieure à la valeur trouvée sur le graphique des degrés de liberté, on peut dire que les moyennes des deux groupes sont significativement différentes.