Quelle est la différence entre un test t pour des échantillons indépendants et un test t pour des échantillons dépendants?


Réponse 1:

Un test pour des échantillons dépendants (souvent appelé test t apparié) utilise chaque sujet comme son propre contrôle (ou s'en rapproche). Cela rend le test beaucoup plus puissant.

Par exemple, si vous étudiez la différence de vue entre les yeux droit et gauche, ce serait une bien meilleure conception pour tester les yeux gauche et droit des mêmes personnes que les yeux droits d'un groupe et les yeux gauches de l'autre. .


Réponse 2:

Quelle est la différence entre un test t pour des échantillons indépendants et un test t pour des échantillons dépendants?

En plus de la réponse de Peter Flom, je voudrais ajouter qu'il est faux de traiter les échantillons dépendants comme indépendants.

Le test compare les différences entre les moyennes avec la quantité de variation que vous vous attendez à obtenir par hasard. Si les échantillons sont indépendants, la variance de la différence est la somme des variances. S'ils sont dépendants, cela omet le terme de covariance entre les moyennes et n'est donc pas valide.

Habituellement, la covariance est positive et cela conduit à une plus grande efficacité du test des échantillons dépendants. Si la covariance est proche de zéro, le test des échantillons dépendants perd en efficacité. Cependant, nous nous attendons généralement à ce que les échantillons dépendants soient fortement corrélés. Par exemple, deux mesures similaires sur le même sujet doivent être corrélées.