Coucou !
• Un
test paramétrique (
ex: t de Student, comparaison de moyennes) est un test qui présente un modèle à forte contrainte, car il n'est fiable que si les données associées à chaque échantillon suivent une distribution selon une loi normale. Donc on va plutôt privilégier les tests paramétriques sur de
grands effectifs, quand les populations sont distribuées normalement.
• Un
test non paramétrique (
ex: Mann & Whitney) est un test beaucoup plus robuste, qui ne se base pas sur des distributions statistiques, et donc qu'on va pouvoir utiliser sur de
faibles effectifs.
Le
test de U Mann & Whitney s'utilise pour l'étude de données quantitatives et qualitatives, et on peut l'utiliser pour n'importe quel effectif, mais dès qu'on aura un effectif important, on préfèrera utiliser un test paramétrique (t de Student ou comparaison de moyennes).
Est-ce que ça répond à ta question ?
CHEF TUT' ORIENTATION & RÉORIENTATION - 2021/2022
TUTRICE BIOSTATS & SANTÉ NUM' - 2020/2021
La nuit se regroupe, et voici que débute ma P1. Jusqu'à ma mort, j'étudierai. Je vivrai et mourrai à mon bureau. Je suis l'épée dans les ténèbres. Je suis le veilleur au tutorat. Je suis le feu qui flambe contre le froid, la lumière qui rallume l'aube, le cor qui secoue les dormeurs, le bouclier protecteur des royaumes humains. Je voue mon année et mon honneur à la P1, je les lui voue pour ce jour-ci comme pour tous les jours à venir.