Test bilatérale : test statistique pour lequel on prend, comme hypothèse alternative, l'existence d'une différence, dans un sens ou l'autre.
Le test unilatéral permet de conclure de manière significative uniquement en cas d'observation d'une différence négative. Il ne permet donc de conclure qu'à la supériorité de A sur B. Pout toutes les autres valeurs de différences observées, le résultat est non significatif.
H0 est opposée à une hypothèse appelée hypothèse alternative, notée H1 ou Ha. Souvent, l'hypothèse alternative est celle à laquelle l'utilisateur souhaite aboutir. Elle implique une notion de différence (différence entre moyennes par exemple). Si les données ne vont pas assez à l'encontre de H0, H0 n'est pas rejetée.
Les tests d'indépendance permettent de décider si 2 variables d'une même population sont indépendantes ou liées, au vu d'un échantillon. Les tests d'homogénéité permettent de décider si plusieurs sous-populations sont homogènes par rapport à un critère donné.
Lorsque l'un des effectifs théoriques est inférieur à 5 ou lorsque les sommes marginales du jeu de données réel sont très déséquilibrées, il est préférable de se fier au test exact de Fisher.
Le test du Khi2 peut être employé si tous les effectifs théoriques sont >5. Si au moins un effectif théorique est <5 alors, le test du Khi2 avec correction de Yates, ou bien le test exact de Fisher doivent être employés.
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.
bilatéral: la valeur de H1 est significativement différente de la valeur de H0, soit qu'elle est plus grande, soit qu'elle est plus petite. unilatéral à droite: la valeur de H1 est significativement plus grande que la valeur de H0.
Test unilatéral : test statistique pour lequel on prend comme hypothèse alternative l'existence d'une différence dont le sens est connu. Test bilatérale : test statistique pour lequel on prend, comme hypothèse alternative, l'existence d'une différence, dans un sens ou l'autre. pA ≠ pB (pA < pB ou pA > pB).
Le test de Bartlett peut être utilisé pour comparer deux variances ou plus. Ce test est sensible à la normalité des données. Autrement dit, si l'hypothèse de normalité des données semble fragile, on utilisera plutôt le test de Levene ou de Fisher.
Un test d'hypothèse (ou test statistique) est une démarche qui a pour but de fournir une règle de décision permettant, sur la base de résultats d'échantillon, de faire un choix entre deux hypothèses statistiques.
On appelle risque béta le risque de conclure à l'absence de différence: en thérapeutique, cela revient à rejeter un traitement efficace. On peut aussi lire risque de 1ére espèce ou de type I, et risque de deuxième espèce ou de type II.
On considère une hypothèse nulle dans laquelle il n'y a pas de différence entre les échantillons. On calcule la probabilité de tomber dans la même configuration que celle obtenue avec les échantillons observés en suivant l'hypothèse nulle. On appelle cette probabilité « Risque alpha » ou « p-value ».
Avant l'opération de collecte des données, si nous ignorons le côté (droit ou gauche) de la cloche où la statistique se positionnerait sous l'hypothèse alternative, les deux côtés de la cloche sont considérés. On parle alors d'hypothèse alternative bilatérale.
Le test de Wilcoxon compare deux séries ou groupes de données d'une même variable quantitative ou semi-quantitative. Il s'applique lorsque nous ne pouvons pas utiliser le test T de Student car les conditions de normalité des données ne sont pas validées.
Le test est dit unilatéral lorsque la nullité de l'hypothèse met en évidence si une valeur est supérieure ou égale au résultat de test (unilatéral gauche) ou inférieure ou égale à ce résultat (unilatéral droit).
bilatéral, bilatérale, bilatéraux
Qui concerne les deux côtés d'un objet, d'un organisme, etc., ou intéresse deux parties en présence : Lésion corticale bilatérale. Des accords bilatéraux.
Définition de Bilatéral
Les adjectifs "bilatéral" ou "synallagmatiques", ou encore "multilatéral", caractérisent une convention conclue entre deux ou plusieurs personnes. En général, elles s'engagent l'une envers l'autre ou les unes envers les autres à exécuter des prestations réciproques.
Pour prendre une décision, choisissez le niveau de significativité α (alpha), avant le test : Si p est inférieur ou égal à α, rejetez H0. Si p est supérieur à α, ne rejetez pas H0 (en principe, vous n'acceptez jamais l'hypothèse H0, mais vous vous contentez de ne pas la rejeter)
Soit p>0,05: la différence n'est pas significative, on ne peut pas conclure à une différence. Soit p≤0,05: la différence est significative, le risque pris est précisé, sa valeur est appelée degré de signification.
L'erreur de type I ou « α » est la probabilité de rejeter H0 alors qu'en fait, H0 est vrai (une « fausse alarme »). L'erreur de type II ou « β » est la probabilité d'accepter H0 alors qu'en fait, H0 est faux (« manquer le bateau »).
Test statistique pour comparer des variables qualitatives
Le nombre ou la fréquence des individus dans chaque classe de groupe ne doit pas être inférieur à 5. Si cette condition n'est pas remplie, il faut utiliser le test Exact de Fisher à sa place. Le Khi-2 est un test non paramétrique.
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.
Pour calculer le test de Wilcoxon pour deux échantillons dépendants, on calcule d'abord la différence entre les valeurs dépendantes. Une fois les différences calculées, les valeurs absolues des différences sont utilisées pour former les classements.
Paramétrer un test de Mann-Whitney avec XLSTAT
Une fois que XLSTAT-Pro est activé, cliquez sur le menu XLSTAT / Tests non paramétriques / Comparaison de 2 échantillons (Wilcoxon, Mann-Whitney…). Une fois le bouton cliqué, la boîte de dialogue apparaît. Vous pouvez alors sélectionner les données sur la feuille Excel.