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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 22Grands groupesLorsque n 1 ou n 2 > 20, la distribution d’échantillonnage <strong>de</strong> U convergevers une loi normale<strong>de</strong> moyennenµ 1n 2U= ----------2et d’écart typenσ 1n 2( n 1+ n 2+ 1)U= --------------------------------------------12Pour le test, il suffit <strong>de</strong> calculer l’écart réduitz=U – µ---------------- Uσ Uet <strong>de</strong> trouver la probabilité correspondante dans une table <strong>de</strong> la loinormale centrée réduite (table IV <strong>de</strong> Scherrer).Puissance du test U• Lorsque les conditions d’application du test t sont remplies, lapuissance du test U est près <strong>de</strong> 95% <strong>de</strong> celle du test t. Les <strong>de</strong>ux tests ontdonc approximativement la même capacité <strong>de</strong> détecter <strong>de</strong> petitesdifférences entre <strong>de</strong>s échantillons tirés <strong>de</strong> <strong>de</strong>ux populations normales quisont statistiquement différentes. Dans certaines autres conditions, le testU est plus puissant que le test t (Siegel & Castellan 1988).• Pour <strong>de</strong>s données tirées <strong>de</strong> populations à distribution fortement nonnormale, le test t est trop conservateur (voir simulations p. 13). Parcontre, le taux d’erreur <strong>de</strong> type I du test U est approximativement égal auseuil <strong>de</strong> signification α dans ces conditions. On emploiera donc ce test.⇒ Règles <strong>de</strong> décision pour le test unilatéral: voir la démonstrationprésentée au laïus.

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