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Comparaison de deux échantillons - Laboratoire de Pierre Legendre

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<strong>Comparaison</strong> <strong>de</strong> <strong>de</strong>ux échantillons 164 - <strong>Comparaison</strong> <strong>de</strong> la moyenne <strong>de</strong> 2 échantillons appariésScherrer, section 13.2.1Dans le cas d’appariement <strong>de</strong>s observations (par exemple, lorsque lesmêmes sujet ont été mesurés avant et après un traitement), il convientd’utiliser l’information que nous possédons quant à l’appariement <strong>de</strong>svaleurs. Le test t pour observations indépendantes présenté ci-<strong>de</strong>ssusconsidérerait toutes les valeurs “avant” comme formant un groupe <strong>de</strong>mesures <strong>de</strong>vant être comparées au groupe <strong>de</strong> toutes les mesures prises“après” le traitement. Il n’utiliserait donc pas <strong>de</strong> façon efficacel’information que contient le plan d’échantillonnage.La comparaison <strong>de</strong> la moyenne <strong>de</strong> <strong>de</strong>ux échantillons appariés est fondéesur l’analyse <strong>de</strong>s différences observées pour chacune <strong>de</strong>s n pairesd’observations i, d i = (x i1 – x i2 ).• L’échantillon <strong>de</strong>s n valeurs d i a une moyenne d et un écart type s d .• La variable aléatoireda elle-même une moyenneµ = µ d 1– µ 2(la moyenne <strong>de</strong>s différences est égale à la différence <strong>de</strong>s moyennes) etune erreur type (Scherrer, eq. 10.22)s d= s d⁄ n• On utilisera pour le test la variable centrée réduitet = ( d – µ d) ⁄ s dScherrer, eq. 13.60qui obéit à une loi <strong>de</strong> Stu<strong>de</strong>nt à (n – 1) <strong>de</strong>grés <strong>de</strong> liberté où n est lenombre <strong>de</strong> paires d’observations.• Nous pouvons calculer d et s d, mais pas µ d. Nous pouvons cependantformuler l’hypothèse nulle H 0 : µ 1= µ 2qui nous permet <strong>de</strong> nous

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