Un test F renvoie la probabilité double que les variances des matrices matrice1 et matrice2 ne soient pas considérablement différentes. Utilisez cette fonction pour comparer les variances de deux échantillons.
Les tests F sont couramment utilisés pour étudier les cas suivants: L'hypothèse que les moyennes de différents ensembles de données dont la distribution suit une loi normale, ayant tous le même écart-type, sont égales. Il s'agit du test F le plus connu et il joue un rôle important dans l'analyse de la variance (ANOVA).
Or selon la théorie il faut faire un test de Fisher lorsque la présence de racine unitaire n'est pas rejetée (p. value > 5%). Dans le cas contraire, le test convenable est en principe celui de student pour tester uniquement la significativité de la tendance ou de la constante.
Utilité théorique Le test de Fisher permet d'élaborer des statistiques par comparaisons, telles que des rendements agricoles, des répartitions salariales et bien d'autres. Ce test sert à comparer les moyennes de divers bords.
On obtient une p-value que l'on compare avec 0,05 (ou tout autre seuil). Si elle est supérieure, on ne rejette pas H0. En cas de variances parfaitement égales, TEST. F donne 1 ; en revanche, plus les variances sont dissemblables, plus la p-value tend vers zéro.
Des recherches récentes montrent qu'un test statistiquement significatif ne correspond à une évidence forte que pour une valeur p de 0,5 % ou même 0,1 %.
Un test est dit statistiquement significatif lorsque le risque quantifié de se tromper, nommé p-valeur, est inférieur à un niveau de signification alpha. Pour être plus précis, la valeur-p est la probabilité d'obtenir une donnée aussi extrême sous l'hypothèse nulle.
Par exemple, vous pouvez utiliser le test exact de Fisher pour analyser le tableau de contingence de résultats électoraux suivant pour déterminer si les votes sont indépendants du sexe des électeurs.
C'est communément admis que si dans la table de contingence il y a au moins 1 valeur inférieure à 5 alors c'est Fisher et plus l'approximation du Chi2 qui sera insuffisante. [Sir Ronald Fisher (1890-1962) mérite bien une majuscule et le respect de son patronyme.
Le coefficient de corrélation de Pearson est utilisé pour les données bivariées continues afin de déterminer l'intensité et le sens de la corrélation linéaire entre les deux ensembles de données.
Le test de Student est un outil permettant de vérifier une hypothèse formulée sur un jeu de données. Il est principalement utilisé lorsque l'on sait que l'échantillon de données est supposé suivre une loi normale, comme lorsque l'on joue 100 fois de suite au pile ou face.
L'ANOVA est une technique de statistique inférentielle élaborée pour tester l'existence d'une relation significative entre deux variables dans deux ou plusieurs groupes.
Le test t est un test d'hypothèse statistique utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes de population. L'ANOVA est une technique d'observation utilisée pour comparer les moyennes de plus de deux groupes de population.
Types de tests du khi-deux
Vous utilisez un test du khi-deux pour tester des hypothèses afin de déterminer si les données sont conformes aux attentes. L'idée de base qui sous-tend le test est de comparer les valeurs observées dans vos données aux valeurs attendues si l'hypothèse nulle est vraie.
Il existe différents types de tests post hoc
Les tests post hoc les plus courants sont les suivants : Procédure Bonferroni : Il est possible d'effectuer plusieurs tests statistiques en même temps en utilisant cette correction post hoc de comparaison multiple.
Pour réaliser ce test il est nécessaire d'avoir un échantillonnage aléatoire de chaque individu et que les ces deux échantillons suivent une loi Normale. On utilise pour tester cette hypothèse la fonction var. test(). La p-value est supérieur à 0.05 on ne rejette donc pas l'hypothèse de normalité.
Si la répartition de l'échantillon ou de la distribution est symétrique autour de la moyenne alors le coefficient est nul. Si la valeur est positive, l'étalement est à droite (asymétrique gauche), en revanche si elle est négative alors l'étalement est à gauche (asymétrie droite).
L'équation se présente sous la forme MV = PT dans laquelle : M est la quantité de monnaie en circulation dans l'économie; V est sa vitesse de circulation; P est le niveau des prix; T est le volume des transactions c'est-à-dire la quantité de biens échangés contre de la monnaie durant la période considérée.
La table de Fisher fournit la borne supérieure de F dont la valeur est supérieure à 1. La valeur inférieure est égale à l'inverse de la valeur de la table.
La formule de la statistique F est la suivante : F Statistique = variance de la moyenne du groupe / moyenne des variances à l'intérieur du groupe.
Le coefficient de corrélation linéaire, ou de Bravais-Pearson, permet de mesurer à la fois la force et le sens d'une association. Variant de -1 à +1, il vaut 0 lorsqu'il n'existe pas d'association. Plus ce coefficient est proche de -1 ou +1, plus l'association entre les deux variables est forte, jusqu'à être parfaite.
Si la valeur-p est suffisamment faible, les scientifiques partent de l'idée que l'effet est bien réel. Lorsqu'elle se situe au-dessous d'un seuil fixé à 5% (p < 0,05), ils parlent de «résultats statistiquement significatifs».
Pour faire simple, une variable est significative avec un intervalle de confiance de 95% si son t-stat est supérieur à 1,96 en valeur absolue, ou bien si sa P-value est inférieure à 0,05.
Plus la valeur de p est petite, plus la probabilité de faire une erreur en rejetant l'hypothèse nulle est faible. Une valeur limite de 0,05 est souvent utilisée. Autrement dit, vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle si la valeur de p est inférieure à 0,05.
Un résultat de test est appelé statistiquement significatif s'il est considéré comme n'ayant quasiment aucune probabilité de s'être produit seulement à cause d'une erreur d'échantillonnage, selon un seuil de probabilité : Le niveau de signification.