Comment savoir si echantillons apparies?

Comment savoir si échantillons appariés?

Deux échantillons E1 et E2 sont dit appariés lorsque chaque valeur x1,i de E1 est associée à une valeur x2,i de E2 (appariés = associés par paire : variables dépendantes). Par exemple E1 peut être un groupe de malades avant traitement et E2 le groupe des mêmes malades après traitement.

Quelle est la différence entre tests pour échantillons indépendantes et appariés?

Les échantillons dépendants sont des mesures appariées pour un ensemble d’éléments. Les échantillons indépendants sont des mesures réalisées sur deux ensembles d’éléments différents.

Comment augmenter la confiance de vos données?

Si vous souhaitez augmenter le niveau de confiance de vos données, réduisez la valeur de p à 0,01. Habituellement, on utilise des valeurs p encore plus faibles dans l’industrie manufacturière pour détecter les défauts des produits. Un degré de confiance élevé est essentiel pour s’assurer que chaque pièce produite fonctionne comme il se doit.

Quand y a-t-il deux séries de données?

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Par exemple, lors d’expérimentations de type avant / après, ou encore lorsque des mesures sont faites sur différentes régions (bras droit / bras gauche) d’un même sujet. Dans ces situations, il y a, en réalité un seul échantillon, mais deux séries de données.

Quelle est la différence entre deux groupes de données?

De façon générale, on compare deux groupes pour savoir s’ils sont identiques ou pas. L’hypothèse nulle (H 0) suppose habituellement qu’il n’y a pas de différence entre deux ensembles de données. À titre d’exemple, supposons que les élèves qui lisent leurs cours avant de venir en classe n’obtiennent pas de meilleures notes aux examens.

Quelle est la probabilité que l’on observe des différences dans les données?

Autrement dit, la probabilité que l’on observe fortuitement des différences dans les données est seulement de 5 \%. Si vous définissez un niveau de confiance plus élevé (la valeur p est plus faible), vos résultats seront considérés comme étant plus significatifs.