Tests de comparaison pour échantillons appariés

Ce cas se présente chaque fois que l'on compare k méthodes de mesures (ou k séries de mesures différées dans le temps) en soumettant les mêmes individus à ces k méthodes. A chacune des méthodes correspond alors une population de mesures, mais ces populations et les échantillons que l'on peut en extraire ne sont pas indépendants (et donc appariés).
Il est aussi possible de soumettre les mêmes sujets à k traitements différents. Chaque sujet est alors utilisé comme son propre contrôle.
Dans ce cas de figure, les effectifs de chaque échantillon seront identiques étant donné que nous récolterons des k-uples de valeurs.

Ces tests sont utilisables avec une variable indépendante qualitative unique présentant au minimum 2 modalités.

• exemple : le poids moyen d'un individu a-t-il diminué après 5 séances de fitness ?
  La variable indépendante est "avant/après", la variable dépendante est "poids".
  
  
  • -> test de comparaison de moyenne ou de médiane
    
    
• exemple : à l'école primaire, dans quelle matière les élèves d'une classe donnée ont-ils les meilleurs points ?
  La variable indépendante est "matière", la variable dépendante est "points".
  
  
  • -> test de comparaison de moyenne ou de médiane
    
    
• exemple : le nombre d'échecs à un test passé avant une formation professionnelle, en milieu de formation et en fin de formation a-t-il diminué ?
  La variable indépendante est "avant/milieu/après", la variable dépendante est "réussite/échec".
  La variable dépendante est nominale binaire (oui/non) et les valeurs peuvent être regroupées pour former une table de contingence.
  
  
  • -> test de comparaison de proportions ou de distributions
    
    
• exemple : la proportion de dyslexiques a-t-elle diminué après des exercices de lecture ?
  La variable indépendante est "avant/après", la variable dépendante est "dyslexique".
  La variable dépendante est nominale binaire (oui/non) et les valeurs peuvent être regroupées pour former une variable quantitative.
  
  
  • -> test de comparaison de proportions ou de distributions
    
    

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