https://datatab.fr › tutorial › wilcoxon-test
Test de Wilcoxon - expliqué simplement - DATAtabLe test de Wilcoxon (test du rang de signe de Wilcoxon) vérifie si les valeurs moyennes de deux groupes dépendants diffèrent significativement l'une de l'autre. Le test de Wilcoxon est un test non paramétrique et est donc soumis à beaucoup moins de conditions prélables que son homologue paramétrique, le test t pour échantillons ...
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TEST DE WILCOXON - Analyse statistiqueLe Test de Wilcoxon est un test de comparaison de deux séries d’une même variable quantitative (même unité de mesure). C’est un Test non paramétrique, utilisé quand les conditions de normalité de la variable ne sont pas valides. C’est l’équivalent du test T de Student.
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Test de Wilcoxon-Mann-Whitney — WikipédiaEn 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.
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https://fr.statisticseasily.com › glossaire › qu'est-ce-que-le-test-de-Wilcoxon
Qu'est-ce que : le test de Wilcoxon - LEARN STATISTICS EASILYLe test de Wilcoxon, également connu sous le nom de test de rang signé de Wilcoxon, est un test d'hypothèse statistique non paramétrique utilisé pour déterminer s'il existe une différence significative entre les distributions de deux échantillons appariés.
https://fr.statisticseasily.com › glossaire › Qu'est-ce-que-le-test-statistique-de-Wilcoxon...
Qu'est-ce que : Wilcoxon - Un aperçu completLe test de Wilcoxon est une méthode statistique non paramétrique utilisée pour évaluer s'il existe une différence significative entre les distributions de deux échantillons appariés. Il est particulièrement utile lorsque les hypothèses des tests paramétriques, tels que le test t, ne sont pas respectées. Le test du rang signé de ...
https://fastercapital.com › fr › contenu › Analyser-des-donnees-appariees-avec-le-test...
Analyser des donnees appariees avec le test Wilcoxon un guide completEffectuez le test de Wilcoxon: une fois les données prétraitées, vous pouvez effectuer le test de Wilcoxon à l'aide de la fonction Wilcox.test dans R. Cette fonction prend deux arguments, le premier étant les données du premier échantillon et la seconde étant les données des données dele deuxième échantillon.La fonction renvoie la ...
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Test U de Mann-Whitney : un guide complet - LEARN STATISTICS EASILYLa Test U de Mann-Whitney, ou test de somme de rangs de Wilcoxon, est un test non paramétrique puissant permettant de comparer deux échantillons indépendants. Contrairement au test t traditionnel, il ne nécessite pas l’hypothèse de données normalement distribuées.
https://fr.wikipedia.org › wiki › Test_des_rangs_signés_de_Wilcoxon
Test des rangs signés de Wilcoxon — WikipédiaEn statistique, le test des rangs signés de Wilcoxon est une alternative non-paramétrique au test de Student pour des échantillons appariés. Il nécessite l'hypothèse que la différence entre les échantillons appariés suit une distribution symétrique autours d'un centre. Le but étant de tester si ce centre est 0.
http://www.jybaudot.fr › Inferentielle › wilcoxon.html
Test signé des rangs de Wilcoxon avec exemple - jybaudot.frTest signé des rangs de Wilcoxon. Dans le vaste supermarché de tests que les statistiques ont à nous offrir, celui de Wilcoxon sur les rangs signés devrait être l’un des plus utilisés en entreprise.
https://datascientest.com › 3-exemples-pour-comprendre-les-tests-statistiques-non...
3 Exemples pour comprendre les tests statistiques non paramétriquesDans cet article nous vous présentons 3 tests statistiques non paramétriques et dans quelles situations les utiliser avec exemples à l’appui. Vous connaissez le test de Student, le test de Khi-carre ou encore le test de Fisher qui sont des tests paramétriques.
test de Mann-Whitney
Test non paramétrique
En statistique, le test de Wilcoxon-Mann-Whitney 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. Il a été proposé par Frank Wilcoxon en 1945 et par Henry Mann et Donald Ransom Whitney en 1947.
